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儲備!如何利用AI降低電子系統(tǒng)設計的復雜性?

發(fā)布時間:2024-03-23 17:21:58 瀏覽量:120次

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電子系統(tǒng)的設計一直受到復雜性的阻礙。隨著技術的發(fā)展以及對更有效、更強大的電子產品的需求的增加,工程師現(xiàn)在必須處理越來越復雜的設計規(guī)范。更長的設計周期、更高的成本以及可能存在的設計缺陷是這些復雜情況的常見結果。

人工智能中使用的計算創(chuàng)新使機器能夠自行推理并得出結論。人工智能(AI)系統(tǒng)可以分析大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)模式和趨勢、增強工作流程并提供更好決策的建議。

PCB設計的挑戰(zhàn)

電子電路板在構建需要足夠電力、冷卻、信號完整性和熱完整性的復雜、快速集成電路時,工程師面臨著挑戰(zhàn)。他們必須生產集成電子系統(tǒng)和高性能PCB,同時減少功耗并縮短上市時間。工程師經(jīng)常在工作中學習,因為PCB設計和EDA工具的學習曲線很陡。需要進行徹底調查和數(shù)據(jù)表分析的另一個困難是組件選擇。

對人工智能應用

人工智能可以分析完成的設計以找到模式并指導設計師進行下一個合理的步驟,從而提高設計質量和有效性。在人工智能的幫助下,可以通過根據(jù)過去的數(shù)據(jù)創(chuàng)建模型來加快選擇過程,這些數(shù)據(jù)表明了合理的組件選擇。當與組件供應鏈的實時可見性相結合時,這將成為一個強大的功能。

人工智能驅動的電子設計的最終結果是讓人工智能算法產生PCB設計和制造輸出,從而減少設計時間和昂貴的錯誤。

生成設計

生成式設計是一種尖端方法,它采用計算和算法根據(jù)預定參數(shù)和限制自動構建和優(yōu)化設計。為了探索巨大的設計領域并產生優(yōu)化且有效的設計,它結合了人工智能、機器學習(ML)、深度學習(DL)和先進模擬技術的力量。

在電子系統(tǒng)設計中利用人工智能的好處

生成組件模型需要時間,例如符號、物理幾何和仿真模型。利用領域專業(yè)知識的人工智能系統(tǒng)可以自動處理數(shù)據(jù)表并構建必要的模型,從而減少手動工作量。

這些系統(tǒng)的示例包括自然語言處理和圖像識別。另一個手動過程是在原理圖中的組件之間創(chuàng)建連接。為了加快設計過程,在整個設計上訓練的ML模型可以建議組件和引腳到引腳的連接。

通過訓練DL模型,設計工具可以預測模塊的可能功能,并推薦可重用的布局和布線選擇,從而實現(xiàn)功能塊的動態(tài)重用和智能數(shù)據(jù)庫管理。

當頻繁手動輸入布局、高速設計、生產和測試標準等約束時,出錯的風險就會增加。通過根據(jù)現(xiàn)有設計和已發(fā)布設計的知識建議約束集和值,人工智能可以簡化流程。

布線和元件放置是兩個耗時的布局過程。根據(jù)完成的設計,人工智能系統(tǒng)可以建議布局和布線選項,并且可以使用草圖布線等高級布線技術。為了開發(fā)最佳路線并運行精確的模擬,自動路線和分析系統(tǒng)也可以從AI/ML算法中受益。

總結

人工智能在提高用戶能力運營效率方面的重要性正在上升。在PCB設計中,人工智能對于自動化手動程序并允許新手用戶完成以前需要技術專業(yè)知識的任務特別有用。通過人工智能技術的應用,可以加快決策速度,重復性任務可以自動化,新用戶可以更高效地工作,并且可以提高多域系統(tǒng)的性能和可制造性。

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