ลดความซับซ้อนในการออกแบบระบบอิเล็กทรอนิกส์ด้วย AI - Semiwiki

ลดความซับซ้อนในการออกแบบระบบอิเล็กทรอนิกส์ด้วย AI – Semiwiki

ประทับเวลา: 20 กรกฎาคม 2023 9:00 น
โหนดต้นทาง: 2776663

Siemens ลดความซับซ้อนด้วยกราฟิกสมุดปกขาว AI

ในโลกของการออกแบบระบบอิเล็กทรอนิกส์ ความซับซ้อนถือเป็นความท้าทายที่สำคัญมาโดยตลอด เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าและความต้องการอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่มีประสิทธิภาพและทรงพลังมากขึ้น วิศวกรก็เผชิญกับข้อกำหนดการออกแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น ความซับซ้อนเหล่านี้มักนำไปสู่วงจรการออกแบบที่ยาวนานขึ้น ต้นทุนที่เพิ่มขึ้น และข้อบกพร่องในการออกแบบที่อาจเกิดขึ้น Siemens EDA ตระหนักถึงความจำเป็นเร่งด่วนสำหรับโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมเพื่อเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้ บริษัทระบุว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเทคโนโลยีที่สามารถใช้ประโยชน์อย่างมากสำหรับนวัตกรรม AI ครอบคลุมเทคโนโลยีการคำนวณที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถให้เหตุผลและอนุมานได้โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ โซลูชัน AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมากเพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้ม ปรับปรุงกระบวนการ และให้คำแนะนำเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

Siemens EDA ได้ทำการลงทุนที่สำคัญในเทคโนโลยี AI และนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ต่างๆ รวมถึงการออกแบบ PCB ระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ การจัดการพื้นโรงงานอัจฉริยะ และการจัดการเมืองอัจฉริยะ บริษัทเพิ่งเผยแพร่เอกสารไวท์เปเปอร์ ที่จะเจาะลึกว่าการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI สามารถรับมือกับความท้าทายในการออกแบบแผงวงจรพิมพ์ (PCB) ได้อย่างไร

ความท้าทายในการออกแบบ PCB

วิศวกรระบบอิเล็กทรอนิกส์ PCB เผชิญกับความท้าทายในการออกแบบ IC ที่ซับซ้อนและรวดเร็ว ซึ่งต้องใช้พลังงาน การระบายความร้อน ความสมบูรณ์ของสัญญาณ และความสมบูรณ์ของความร้อนที่เพียงพอ พวกเขาจะต้องส่งมอบ PCB ประสิทธิภาพสูงและระบบอิเล็กทรอนิกส์ที่เชื่อมต่อถึงกันภายในกรอบเวลาสู่ตลาดที่ลดลงในขณะที่ลดการใช้พลังงานให้เหลือน้อยที่สุด การทำความเข้าใจการออกแบบ PCB และเครื่องมือ EDA เกี่ยวข้องกับช่วงการเรียนรู้ที่สูงชัน และวิศวกรมักจะเรียนรู้จากงานนี้ การเลือกส่วนประกอบเป็นความท้าทายอีกประการหนึ่งที่ต้องอาศัยการวิจัยและการวิเคราะห์เอกสารข้อมูลอย่างละเอียด

การใช้ประโยชน์จาก AI

AI สามารถขุดการออกแบบที่เสร็จสมบูรณ์เพื่อระบุรูปแบบและแนะนำนักออกแบบไปสู่ขั้นตอนถัดไป ปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของการออกแบบ AI สามารถพัฒนาแบบจำลองตามข้อมูลในอดีตเพื่อแนะนำตัวเลือกส่วนประกอบที่ใช้งานได้ ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการคัดเลือกให้เร็วขึ้น รวมสิ่งนี้เข้ากับ การมองเห็นห่วงโซ่อุปทานส่วนประกอบแบบเรียลไทม์ และมันกลายเป็นความสามารถอันทรงพลัง

เป้าหมายสูงสุดของการออกแบบอิเล็กทรอนิกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คืออัลกอริธึม AI เพื่อสร้างการออกแบบ PCB และผลผลิตการผลิต ลดเวลาในการออกแบบและขจัดข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง

การออกแบบทั่วไป

การออกแบบเชิงสร้างสรรค์เป็นแนวทางใหม่ที่ใช้อัลกอริธึมและวิธีการคำนวณเพื่อสร้างและเพิ่มประสิทธิภาพโซลูชันการออกแบบโดยอัตโนมัติตามพารามิเตอร์และข้อจำกัดที่ระบุ โดยผสมผสานพลังของปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) การเรียนรู้เชิงลึก (DL) และเทคนิคการจำลองขั้นสูงเพื่อสำรวจพื้นที่การออกแบบอันกว้างใหญ่และสร้างการออกแบบที่ปรับให้เหมาะสมและมีประสิทธิภาพ

ประโยชน์ของการใช้ประโยชน์จาก AI ในการออกแบบระบบอิเล็กทรอนิกส์

การสร้างแบบจำลองส่วนประกอบ เช่น สัญลักษณ์ รูปทรงทางกายภาพ และแบบจำลองการจำลองนั้นใช้เวลานาน เทคโนโลยี AI เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและการจดจำรูปภาพสามารถประมวลผลเอกสารข้อมูลและสร้างแบบจำลองที่จำเป็นได้โดยอัตโนมัติ ลดความพยายามด้วยตนเองและใช้ประโยชน์จากความรู้ในโดเมน

การเชื่อมต่อแผนผัง การสร้างการเชื่อมต่อระหว่างส่วนประกอบ ถือเป็นงานที่ต้องดำเนินการด้วยตนเองอีกงานหนึ่ง โมเดล ML ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับการออกแบบที่เสร็จสมบูรณ์สามารถแนะนำส่วนประกอบและแนะนำการเชื่อมต่อแบบพินต่อพิน ซึ่งจะช่วยเร่งกระบวนการออกแบบ

การใช้บล็อกฟังก์ชันซ้ำแบบไดนามิกและการจัดการฐานข้อมูลอัจฉริยะสามารถทำได้โดยการฝึกโมเดล DL ซึ่งช่วยให้เครื่องมือออกแบบสามารถคาดการณ์ฟังก์ชันที่เป็นไปได้ของบล็อก และแนะนำตำแหน่งและตัวเลือกการกำหนดเส้นทางที่ใช้ซ้ำได้

ข้อจำกัดต่างๆ เช่น โครงร่าง การออกแบบความเร็วสูง กฎการผลิต และการทดสอบ มักจะป้อนด้วยตนเอง ซึ่งอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้ AI สามารถแนะนำชุดข้อจำกัดและค่าตามการออกแบบปัจจุบันและความรู้จากการออกแบบที่เผยแพร่ ซึ่งจะทำให้กระบวนการคล่องตัวขึ้น

งานเค้าโครง เช่น การวางส่วนประกอบและการกำหนดเส้นทางใช้เวลานาน ระบบ AI สามารถแนะนำกลยุทธ์การวางตำแหน่งและการกำหนดเส้นทางตามการออกแบบที่เสร็จสมบูรณ์ และสามารถใช้วิธีการกำหนดเส้นทางขั้นสูง เช่น การกำหนดเส้นทางแบบร่างได้ เครื่องมือการกำหนดเส้นทางและการวิเคราะห์อัตโนมัติยังได้รับประโยชน์จากอัลกอริธึม AI/ML เพื่อสร้างเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดและทำการจำลองที่แม่นยำ

สรุป

AI มีความสำคัญมากขึ้นในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและความเชี่ยวชาญของผู้ใช้ ในการออกแบบ PCB นั้น AI มีคุณค่าอย่างยิ่งในการทำให้กระบวนการแบบแมนนวลเป็นอัตโนมัติ และช่วยให้ผู้ใช้ระดับเริ่มต้นสามารถทำงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญ ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI จะทำให้การตัดสินใจเร็วขึ้น กระบวนการธรรมดาๆ สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติ ผู้ใช้ใหม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการผลิตของระบบหลายโดเมนได้

ในฐานะส่วนหนึ่งของกลุ่มผลิตภัณฑ์ Siemens Xcelerator เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้บริษัทออกแบบระบบอิเล็กทรอนิกส์สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI และนำผลิตภัณฑ์แห่งอนาคตออกสู่ตลาด ซีเมนส์ระบุกรณีการใช้งานใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง โดยที่ AI สามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงเครื่องมือการออกแบบ และลงทุนเวลาและทรัพยากรในการปรับปรุงอัลกอริธึมที่มีอยู่หรือพัฒนาวิธีการที่เป็นนวัตกรรมใหม่เพื่อจัดการกับความท้าทาย

เอกสารไวท์เปเปอร์นี้ เป็นการอ่านที่มีค่าสำหรับทุกคนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการออกแบบระบบอิเล็กทรอนิกส์

แชร์โพสต์นี้ผ่าน:

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก กึ่งวิกิ