Giảm độ phức tạp của thiết kế hệ thống điện tử bằng AI - Semiwiki

Giảm độ phức tạp trong thiết kế hệ thống điện tử bằng AI – Semiwiki

Dấu thời gian: 20:2023 sáng ngày 9 tháng 00 năm XNUMX
Nút nguồn: 2776663

Siemens giảm độ phức tạp với đồ họa AI Whitepaper

Trong thế giới thiết kế hệ thống điện tử, sự phức tạp luôn là một thách thức lớn. Khi công nghệ tiến bộ và nhu cầu về các thiết bị điện tử mạnh mẽ và hiệu quả hơn tăng lên, các kỹ sư phải đối mặt với các yêu cầu thiết kế ngày càng phức tạp. Những sự phức tạp này thường dẫn đến các chu kỳ thiết kế dài hơn, tăng chi phí và các lỗi thiết kế tiềm ẩn. Siemens EDA nhận thấy nhu cầu cấp thiết về các giải pháp sáng tạo để vượt qua những trở ngại này. Công ty đã xác định trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ có thể mang lại đòn bẩy to lớn cho sự đổi mới. AI bao gồm các công nghệ điện toán cho phép máy móc suy luận và suy luận mà không cần sự can thiệp của con người. Các giải pháp AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu và xu hướng, cải thiện quy trình và đưa ra đề xuất để đưa ra quyết định tốt hơn.

Siemens EDA đã và đang đầu tư đáng kể vào công nghệ AI và áp dụng chúng vào các lĩnh vực sản phẩm khác nhau, bao gồm thiết kế PCB, hệ thống lái tự động, quản lý sàn nhà máy thông minh và quản lý thành phố thông minh. Công ty gần đây đã xuất bản một whitepaper nghiên cứu cách ứng dụng công nghệ AI có thể giải quyết những thách thức trong thiết kế bảng mạch in (PCB).

Những thách thức trong thiết kế PCB

Các kỹ sư hệ thống điện tử PCB phải đối mặt với những thách thức trong việc thiết kế các vi mạch nhanh, phức tạp, đòi hỏi đủ năng lượng, khả năng làm mát, tính toàn vẹn của tín hiệu và tính toàn vẹn của nhiệt. Họ phải cung cấp PCB hiệu suất cao và các hệ thống điện tử được kết nối với nhau trong khoảng thời gian rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường đồng thời giảm thiểu mức tiêu thụ điện năng. Hiểu thiết kế PCB và các công cụ EDA liên quan đến một lộ trình học tập dốc và các kỹ sư thường học hỏi trong công việc. Lựa chọn thành phần là một thách thức khác đòi hỏi phải nghiên cứu và phân tích sâu rộng các bảng dữ liệu.

Tận dụng AI

AI có thể khai thác các thiết kế đã hoàn thành để xác định các mẫu và hướng dẫn các nhà thiết kế đến bước hợp lý tiếp theo, cải thiện chất lượng và hiệu quả của thiết kế. AI có thể phát triển các mô hình dựa trên thông tin lịch sử để đề xuất các tùy chọn thành phần khả thi, đẩy nhanh quá trình lựa chọn. Tích hợp cái này với khả năng hiển thị thời gian thực vào chuỗi cung ứng thành phần và nó biến thành một khả năng mạnh mẽ.

Mục tiêu cuối cùng của thiết kế điện tử dựa trên AI là để các thuật toán AI tạo ra các thiết kế PCB và kết quả sản xuất, giảm thời gian thiết kế và loại bỏ những sai lầm tốn kém.

Thiết kế phát sinh

Thiết kế sáng tạo là một cách tiếp cận sáng tạo sử dụng các thuật toán và phương pháp tính toán để tự động tạo và tối ưu hóa các giải pháp thiết kế dựa trên các tham số và ràng buộc đã chỉ định. Nó kết hợp sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, học máy (ML), học sâu (DL) và các kỹ thuật mô phỏng tiên tiến để khám phá không gian thiết kế rộng lớn và tạo ra các thiết kế tối ưu và hiệu quả.

Lợi ích của việc tận dụng AI trong thiết kế hệ thống điện tử

Tạo các mô hình thành phần, chẳng hạn như biểu tượng, hình học vật lý và mô hình mô phỏng, rất tốn thời gian. Các công nghệ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh có thể tự động xử lý bảng dữ liệu và tạo các mô hình cần thiết, giảm bớt công sức thủ công và tận dụng kiến ​​thức miền.

Kết nối sơ đồ, thiết lập kết nối giữa các thành phần, là một nhiệm vụ thủ công khác. Các mô hình ML được đào tạo trên các thiết kế hoàn chỉnh có thể đề xuất các thành phần và đề xuất các kết nối pin-to-pin, đẩy nhanh quá trình thiết kế.

Có thể đạt được việc tái sử dụng động các khối chức năng và quản lý cơ sở dữ liệu thông minh bằng cách đào tạo các mô hình DL, cho phép các công cụ thiết kế dự đoán các chức năng tiềm năng của các khối và đề xuất các tùy chọn định tuyến và vị trí có thể tái sử dụng.

Các ràng buộc, chẳng hạn như bố cục, quy tắc thiết kế, sản xuất và kiểm tra tốc độ cao, thường được nhập thủ công, gây ra rủi ro sai sót. AI có thể đề xuất các bộ ràng buộc và giá trị dựa trên thiết kế hiện tại và kiến ​​thức từ các thiết kế đã phát hành, hợp lý hóa quy trình.

Các tác vụ bố trí như vị trí thành phần và định tuyến tốn nhiều thời gian. Các hệ thống AI có thể đề xuất các chiến lược định tuyến và vị trí dựa trên các thiết kế đã hoàn thành và có thể áp dụng các phương pháp định tuyến nâng cao như định tuyến phác thảo. Các công cụ phân tích và định tuyến tự động cũng có thể hưởng lợi từ các thuật toán AI/ML để tạo các tuyến đường tối ưu và thực hiện các mô phỏng chính xác.

Tổng kết

AI ngày càng quan trọng trong việc nâng cao năng suất hoạt động và chuyên môn của người dùng. Trong thiết kế PCB, AI đặc biệt có giá trị trong việc tự động hóa các quy trình thủ công và cho phép người dùng mới bắt đầu thực hiện các tác vụ trước đây yêu cầu kiến ​​thức chuyên môn. Bằng cách tận dụng các công nghệ AI, quá trình ra quyết định có thể được tăng tốc, các quy trình thông thường có thể được tự động hóa, người dùng mới có thể làm việc hiệu quả hơn, đồng thời có thể tối ưu hóa hiệu suất và khả năng sản xuất của các hệ thống đa miền.

Là một phần trong danh mục Siemens Xcelerator, các công cụ dựa trên AI cho phép các công ty thiết kế hệ thống điện tử tận dụng công nghệ AI và đưa các sản phẩm của tương lai ra thị trường. Siemens liên tục xác định các trường hợp sử dụng mới trong đó AI có thể được áp dụng để cải tiến các công cụ thiết kế, đồng thời đầu tư thời gian và nguồn lực để cải thiện các thuật toán hiện có hoặc phát triển các phương pháp đổi mới để giải quyết các thách thức.

Sách trắng này là một bài đọc có giá trị cho tất cả mọi người tham gia vào quá trình thiết kế hệ thống điện tử.

Chia sẻ bài đăng này qua:

Dấu thời gian:

Thêm từ bánwiki