利用人工智能降低电子系统设计复杂性 – Semiwiki

在电子系统设计领域，复杂性一直是一个重大挑战。随着技术的进步以及对更高效、更强大的电子设备的需求的增长，工程师面临着日益复杂的设计要求。这些复杂性通常会导致设计周期更长、成本增加以及潜在的设计缺陷。西门子 EDA 认识到迫切需要创新解决方案来克服这些障碍。该公司已将人工智能 (AI) 视为一项可以为创新提供巨大影响力的技术。人工智能涵盖了使机器能够在无需人工干预的情况下进行推理和推断的计算技术。人工智能解决方案可以分析大量数据以识别模式和趋势，改进流程并提供更好决策的建议。

西门子EDA一直在人工智能技术上进行大量投资，并将其应用于各个产品领域，包括PCB设计、自动驾驶系统、智能工厂车间管理和智能城市管理。 该公司最近发布了一份白皮书 深入探讨人工智能技术的应用如何应对印刷电路板（PCB）设计中的挑战。

PCB 设计的挑战

PCB 电子系统工程师在设计复杂、快速的 IC 时面临着挑战，这些 IC 需要足够的电源、冷却、信号完整性和热完整性。他们必须在缩短上市时间的时间内提供高性能 PCB 和互连电子系统，同时最大限度地降低功耗。了解 PCB 设计和 EDA 工具涉及陡峭的学习曲线，工程师通常在工作中学习。组件选择是另一个挑战，需要对数据表进行广泛的研究和分析。

利用人工智能

人工智能可以挖掘已完成的设计来识别模式并指导设计人员进行下一个逻辑步骤，从而提高设计质量和效率。人工智能可以根据历史信息开发模型来推荐可行的组件选项，从而加快选择过程。将此与集成 实时了解组件供应链 并且它变成了一种强大的能力。

人工智能驱动的电子设计的最终目标是让人工智能算法生成 PCB 设计和制造输出，减少设计时间并消除代价高昂的错误。

生成设计

生成设计是一种创新方法，它使用算法和计算方法根据指定的参数和约束自动生成和优化设计解决方案。它结合了人工智能、机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和先进仿真技术的力量，探索广阔的设计空间并产生优化且高效的设计。

在电子系统设计中利用人工智能的好处

生成组件模型（例如符号、物理几何形状和仿真模型）非常耗时。自然语言处理和图像识别等人工智能技术可以自动处理数据表并生成所需的模型，从而减少手动工作并利用领域知识。

原理图连接，即在组件之间建立连接，是另一项手动任务。经过已完成设计训练的机器学习模型可以推荐组件并建议引脚到引脚的连接，从而加速设计过程。

功能块的动态重用和智能数据库管理可以通过训练深度学习模型来实现，使设计工具能够预测块的潜在功能并建议可重用的布局和布线选项。

布局、高速设计、制造和测试规则等约束通常是手动输入的，存在出错的风险。人工智能可以根据当前设计和已发布设计的知识推荐约束集和值，从而简化流程。

元件布局和布线等布局任务非常耗时。人工智能系统可以根据已完成的设计推荐布局和布线策略，并且可以应用草图布线等先进的布线方法。自动布线和分析工具还可以受益于 AI/ML 算法来生成最佳路线并执行准确的模拟。

总结

人工智能在提高运营生产力和用户专业知识方面变得越来越重要。在 PCB 设计中，人工智能在自动化手动流程以及使入门级用户能够执行以前需要专业知识的任务方面特别有价值。通过利用人工智能技术，可以加速决策、实现日常流程自动化、新用户可以更高效地工作，并且可以优化多域系统的性能和可制造性。

作为西门子 Xcelerator 产品组合的一部分，人工智能驱动的工具使电子系统设计公司能够利用人工智能技术并将未来产品推向市场。西门子不断发现可以应用人工智能来改进设计工具的新用例，并投入时间和资源来增强现有算法或开发创新方法来应对挑战。

本白皮书 对于参与电子系统设计过程的每个人来说，这都是一本有价值的读物。

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• Sumber: https://semiwiki.com/eda/siemens-eda/331982-reducing-electronic-systems-design-complexity-with-ai/