Yapay Zeka ile Elektronik Sistem Tasarımı Karmaşıklığının Azaltılması - Semiwiki

Elektronik sistem tasarımı dünyasında karmaşıklık her zaman büyük bir zorluk olmuştur. Teknoloji ilerledikçe ve daha verimli ve güçlü elektronik cihazlara yönelik talepler arttıkça, mühendisler giderek daha karmaşık tasarım gereksinimleriyle karşı karşıya kalıyor. Bu karmaşıklıklar genellikle daha uzun tasarım döngülerine, artan maliyetlere ve potansiyel tasarım kusurlarına yol açar. Siemens EDA, bu engellerin üstesinden gelmek için yenilikçi çözümlere acil ihtiyaç olduğunun bilincindedir. Şirket, yapay zekayı (AI) inovasyon için muazzam bir kaldıraç sunabilecek bir teknoloji olarak tanımladı. Yapay zeka, makinelerin insan müdahalesi olmadan akıl yürütmesini ve çıkarım yapmasını sağlayan hesaplama teknolojilerini kapsar. Yapay zeka çözümleri, kalıpları ve eğilimleri belirlemek, süreçleri iyileştirmek ve daha iyi karar almaya yönelik öneriler sunmak için büyük hacimli verileri analiz edebilir.

Siemens EDA, yapay zeka teknolojilerine önemli yatırımlar yapıyor ve bunları PCB tasarımı, otonom sürüş sistemleri, akıllı fabrika zemin yönetimi ve akıllı şehir yönetimi dahil olmak üzere çeşitli ürün alanlarına uyguluyor. Şirket yakın zamanda bir teknik inceleme yayınladı. AI teknolojisinin uygulanmasının baskılı devre kartı (PCB) tasarımındaki zorlukları nasıl çözebileceğini araştırıyor.

PCB Tasarımındaki Zorluklar

PCB elektronik sistem mühendisleri, yeterli güç, soğutma, sinyal bütünlüğü ve termal bütünlük gerektiren karmaşık, hızlı IC'lerin tasarımında zorluklarla karşı karşıyadır. Güç tüketimini en aza indirirken, pazara çıkış süresini kısaltarak yüksek performanslı PCB'ler ve birbirine bağlı elektronik sistemler sunmaları gerekiyor. PCB tasarımını ve EDA araçlarını anlamak zorlu bir öğrenme eğrisi gerektirir ve mühendisler genellikle iş başında öğrenirler. Bileşen seçimi, kapsamlı araştırma ve veri sayfalarının analizini gerektiren başka bir zorluktur.

Yapay zekadan yararlanma

Yapay zeka, kalıpları belirlemek ve tasarımcıları bir sonraki mantıksal adıma yönlendirmek için tamamlanmış tasarımları inceleyebilir, böylece tasarım kalitesini ve verimliliğini artırabilir. Yapay zeka, geçerli bileşen seçeneklerini önermek için geçmiş bilgilere dayalı modeller geliştirerek seçim sürecini hızlandırabilir. Bunu şununla entegre edin: Bileşen tedarik zincirine ilişkin gerçek zamanlı görünürlük ve güçlü bir yeteneğe dönüşüyor.

Yapay zeka odaklı elektronik tasarımın nihai hedefi, yapay zeka algoritmalarının PCB tasarımları ve üretim çıktıları üretmesi, tasarım süresini kısaltması ve maliyetli hataları ortadan kaldırmasıdır.

Üretken Tasarım

Üretken tasarım, belirtilen parametrelere ve kısıtlamalara dayalı olarak tasarım çözümlerini otomatik olarak oluşturmak ve optimize etmek için algoritmalar ve hesaplamalı yöntemler kullanan yenilikçi bir yaklaşımdır. Geniş bir tasarım alanını keşfetmek ve optimize edilmiş, verimli tasarımlar üretmek için yapay zekanın, makine öğreniminin (ML), derin öğrenmenin (DL) ve gelişmiş simülasyon tekniklerinin gücünü birleştirir.

Elektronik Sistem Tasarımında Yapay Zekadan Yararlanmanın Faydaları

Semboller, fiziksel geometriler ve simülasyon modelleri gibi bileşen modellerinin oluşturulması zaman alıcıdır. Doğal dil işleme ve görüntü tanıma gibi yapay zeka teknolojileri, veri sayfalarını otomatik olarak işleyebilir ve gerekli modelleri oluşturabilir, böylece manuel çabayı azaltabilir ve alan bilgisinden yararlanabilir.

Bileşenler arasında bağlantı kuran şematik bağlantı, başka bir manuel görevdir. Tamamlanmış tasarımlar üzerinde eğitilen ML modelleri, bileşenler önerebilir ve pinler arası bağlantılar önererek tasarım sürecini hızlandırabilir.

Fonksiyonel blokların dinamik olarak yeniden kullanımı ve akıllı veritabanı yönetimi, tasarım araçlarının blokların potansiyel işlevlerini tahmin etmesini ve yeniden kullanılabilir yerleştirme ve yönlendirme seçeneklerini önermesini sağlayan DL modellerinin eğitilmesiyle sağlanabilir.

Düzen, yüksek hızlı tasarım, üretim ve test kuralları gibi kısıtlamalar genellikle manuel olarak girilir ve hata riski oluşturur. Yapay zeka, mevcut tasarıma ve yayımlanan tasarımlardan elde edilen bilgilere dayanarak kısıtlama kümeleri ve değerleri önererek süreci kolaylaştırabilir.

Bileşen yerleştirme ve yönlendirme gibi yerleşim görevleri zaman alıcıdır. Yapay zeka sistemleri, tamamlanmış tasarımlara dayalı olarak yerleştirme ve yönlendirme stratejileri önerebilir ve çizim yönlendirme gibi gelişmiş yönlendirme metodolojileri uygulanabilir. Otomatik yönlendirme ve analiz araçları, en uygun rotaları oluşturmak ve doğru simülasyonlar gerçekleştirmek için AI/ML algoritmalarından da yararlanabilir.

Özet

Yapay zeka, operasyonel üretkenliği ve kullanıcı uzmanlığını artırmada giderek daha önemli hale geliyor. PCB tasarımında yapay zeka, manuel süreçlerin otomatikleştirilmesi ve giriş seviyesi kullanıcıların önceden uzmanlık bilgisi gerektiren görevleri yerine getirmesine olanak sağlama açısından özellikle değerlidir. Yapay zeka teknolojilerinden yararlanılarak karar alma süreci hızlandırılabilir, sıradan süreçler otomatikleştirilebilir, yeni kullanıcılar daha verimli çalışabilir ve çok alanlı sistemlerin performansı ve üretilebilirliği optimize edilebilir.

Siemens Xcelerator portföyünün bir parçası olan yapay zeka destekli araçlar, elektronik sistem tasarım şirketlerinin yapay zeka teknolojilerinden yararlanmasına ve fütüristik ürünleri pazara sunmasına olanak tanıyor. Siemens, tasarım araçlarını iyileştirmek için yapay zekanın uygulanabileceği yeni kullanım örneklerini sürekli olarak belirliyor ve mevcut algoritmaları geliştirmek veya zorlukların üstesinden gelmek için yenilikçi metodolojiler geliştirmek için zaman ve kaynak yatırımı yapıyor.

Bu teknik inceleme elektronik sistem tasarım sürecine dahil olan herkes için değerli bir okumadır.

Bu gönderiyi şu yolla paylaş:

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/