如何利用AI降低电子系统设计的复杂性呢？

在电子系统设计领域，复杂性一直是一个主要的挑战。随着技术的进步和对更高效、更强大的电子设备的需求的增长，工程师们面临着越来越复杂的设计要求。这些复杂性通常会导致更长的设计周期、更高的成本和潜在的设计缺陷。西门子EDA认识到迫切需要创新的解决方案来克服这些困难。
该公司已将人工智能(AI)确定为一种可以为创新提供巨大杠杆的技术。人工智能包括计算技术，使机器能够在没有人为干预的情况下进行推理和推断。人工智能解决方案可以分析大量数据，以识别模式和趋势，改进流程并为更好的决策提供建议。

西门子EDA在人工智能技术方面进行了大量投资，并将其应用于各种产品领域，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，深入研究了人工智能技术的应用如何解决印刷电路板(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、快速的集成电路时面临着挑战，这些集成电路需要足够的功率、冷却、信号完整性和热完整性。他们必须在缩短上市时间的同时，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工具涉及一个陡峭的学习曲线，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。

对人工智能应用

人工智能可以挖掘已完成的设计，以识别模式并指导设计师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，推荐可行的组件选项，加快选择过程。将其与实时可见性集成到组件供应链中，它将变成一种强大的功能。

人工智能驱动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

生成式设计是一种创新的方法，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方案。它结合了人工智能，机器学习(ML)，深度学习(DL)和先进的仿真技术的力量，探索广阔的设计空间，并产生优化和高效的设计。

在电子系统设计中利用人工智能的好处

生成组件模型(如符号、物理几何和仿真模型)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，利用领域知识减少人工工作量。

原理图连接，在组件之间建立连接，是另一项手工任务。经过完整设计训练的ML模型可以推荐组件并建议引脚到引脚的连接，从而加快设计过程。

功能块的动态重用和智能数据库管理可以通过训练DL模型来实现，使设计工具能够预测块的潜在功能，并建议可重用的放置和路由选项。

约束，例如布局、高速设计、制造和测试规则，通常是手动输入的，这就带来了出错的风险。AI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。

布局任务(如组件放置和路由)非常耗时。人工智能系统可以根据完成的设计推荐放置和路由策略，并且可以应用诸如草图路由之类的高级路由方法。自动路由和分析工具也可以从AI/ML算法中受益，以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效率和用户专业知识方面越来越重要。在PCB设计中，人工智能在自动化手工流程和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，实现日常流程的自动化，新用户可以更有效地工作，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，将未来的产品推向市场。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。

本文来源：SSDFans

免责声明：本文系网络转载，版权归原作者所有。如本文所用视频、图片、文字涉及作品版权问题，请在文末留言告知，我们将在第一时间处理！本文内容为原作者观点，并不代表本平台账号赞同其观点和对其真实性负责。