Снижение сложности проектирования электронных систем с помощью ИИ — Semiwiki

В мире проектирования электронных систем сложность всегда была серьезной проблемой. По мере развития технологий и роста спроса на более эффективные и мощные электронные устройства инженеры сталкиваются со все более сложными требованиями к проектированию. Эти сложности часто приводят к более длительным циклам проектирования, увеличению затрат и потенциальным ошибкам проектирования. Siemens EDA осознает острую необходимость в инновационных решениях для преодоления этих препятствий. Компания определила искусственный интеллект (ИИ) как технологию, которая может предложить огромные возможности для инноваций. Искусственный интеллект включает в себя вычислительные технологии, которые позволяют машинам рассуждать и делать выводы без вмешательства человека. Решения искусственного интеллекта могут анализировать большие объемы данных для выявления закономерностей и тенденций, улучшения процессов и предоставления рекомендаций для более эффективного принятия решений.

Siemens EDA вкладывает значительные средства в технологии искусственного интеллекта и применяет их в различных областях продукции, включая проектирование печатных плат, системы автономного вождения, интеллектуальное управление производственными цехами и управление умным городом. Недавно компания опубликовала технический документ в нем рассказывается о том, как применение технологии искусственного интеллекта может решить проблемы проектирования печатных плат (PCB).

Проблемы проектирования печатных плат

Инженеры электронных систем печатных плат сталкиваются с проблемами при разработке сложных и быстрых ИС, требующих адекватного питания, охлаждения, целостности сигнала и термической целостности. Они должны поставлять высокопроизводительные печатные платы и взаимосвязанные электронные системы, сокращая сроки вывода продукции на рынок и одновременно минимизируя энергопотребление. Понимание проектирования печатных плат и инструментов EDA требует сложного обучения, и инженеры часто учатся прямо на работе. Выбор компонентов — еще одна задача, требующая обширных исследований и анализа технических характеристик.

Использование ИИ

ИИ может анализировать готовые проекты, выявлять закономерности и направлять дизайнеров к следующему логическому шагу, повышая качество и эффективность проектирования. ИИ может разрабатывать модели на основе исторической информации, чтобы рекомендовать жизнеспособные варианты компонентов, ускоряя процесс выбора. Интегрируйте это с прозрачность цепочки поставок компонентов в режиме реального времени и это превращается в мощную способность.

Конечная цель электронного проектирования на основе искусственного интеллекта состоит в том, чтобы алгоритмы искусственного интеллекта генерировали проекты печатных плат и производили результаты, сокращая время проектирования и устраняя дорогостоящие ошибки.

Генерирующий дизайн

Генеративное проектирование — это инновационный подход, который использует алгоритмы и вычислительные методы для автоматического создания и оптимизации проектных решений на основе заданных параметров и ограничений. Он сочетает в себе возможности искусственного интеллекта, машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL) и передовых методов моделирования для исследования обширного пространства проектирования и создания оптимизированных и эффективных проектов.

Преимущества использования ИИ при проектировании электронных систем

Создание моделей компонентов, таких как символы, физическая геометрия и имитационные модели, занимает много времени. Технологии искусственного интеллекта, такие как обработка естественного языка и распознавание изображений, могут автоматически обрабатывать таблицы данных и генерировать необходимые модели, сокращая ручные усилия и используя знания предметной области.

Схематическое соединение, установление связей между компонентами, является еще одной задачей, выполняемой вручную. Модели машинного обучения, обученные на готовых проектах, могут рекомендовать компоненты и предлагать штыревые соединения, ускоряя процесс проектирования.

Динамическое повторное использование функциональных блоков и интеллектуальное управление базами данных могут быть достигнуты путем обучения моделей DL, что позволяет инструментам проектирования прогнозировать потенциальные функции блоков и предлагать варианты многократного размещения и маршрутизации.

Ограничения, такие как правила компоновки, высокоскоростного проектирования, производства и испытаний, обычно вводятся вручную, что создает риск ошибок. ИИ может рекомендовать наборы ограничений и значения на основе текущего проекта и знаний из выпущенных проектов, оптимизируя процесс.

Задачи компоновки, такие как размещение компонентов и маршрутизация, отнимают много времени. Системы искусственного интеллекта могут рекомендовать стратегии размещения и маршрутизации на основе завершенных проектов, а также могут применяться передовые методы маршрутизации, такие как маршрутизация по эскизам. Инструменты автоматической маршрутизации и анализа также могут воспользоваться алгоритмами AI/ML для создания оптимальных маршрутов и выполнения точного моделирования.

Обзор

ИИ становится все более важным для повышения операционной производительности и повышения квалификации пользователей. При проектировании печатных плат ИИ особенно ценен для автоматизации ручных процессов и предоставления пользователям начального уровня возможности выполнять задачи, которые раньше требовали экспертных знаний. Используя технологии искусственного интеллекта, можно ускорить принятие решений, автоматизировать повседневные процессы, повысить эффективность работы новых пользователей, а также оптимизировать производительность и технологичность многодоменных систем.

Инструменты на основе искусственного интеллекта, входящие в портфолио Siemens Xcelerator, позволяют компаниям, занимающимся разработкой электронных систем, использовать технологии искусственного интеллекта и выводить на рынок футуристические продукты. Компания «Сименс» постоянно определяет новые варианты использования ИИ для улучшения инструментов проектирования и инвестирует время и ресурсы в улучшение существующих алгоритмов или разработку инновационных методологий для решения проблем.

Этот технический документ представляет собой ценную информацию для всех, кто участвует в процессе проектирования электронных систем.

Поделитесь этим постом через:

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/