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L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Dalla traduzione linguistica ai veicoli autonomi, sta rapidamente diventando parte integrante della nostra vita quotidiana.
L’intelligenza artificiale si riferisce allo sviluppo di software e hardware affinché le macchine eseguano attività come l’apprendimento automatico, l’apprendimento profondo, l’analisi dei dati e il processo decisionale in tempo reale che in precedenza richiedevano l’intelligenza umana. Nella maggior parte dei casi, l’intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, che si concentra sulla creazione di contenuti ed è disponibile in formato dialogo, può essere trovata nei data center. È stato utilizzato per scrivere saggi, dipingere quadri e comporre sinfonie. Ma può essere utilizzato per progettare circuiti?
L’applicazione delle tecniche di intelligenza artificiale nell’EDA è ancora nella fase iniziale di adozione, con gli ingegneri progettisti che esplorano casi d’uso e utilizzano l’intelligenza artificiale per semplificare problemi complessi. L’intelligenza artificiale può essere particolarmente preziosa nello sviluppo e nella convalida dei modelli per la simulazione, dove aiuta nell’elaborazione di grandi volumi di dati.
La promessa dell’intelligenza artificiale generativa
Sfruttando gli algoritmi di apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale generativa può automatizzare il processo di progettazione, consentendo la prototipazione rapida e l’analisi dello spazio di progettazione. Nella progettazione dei chip, l’intelligenza artificiale generativa può automatizzare il layout e la pianificazione del piano; ottimizzare prestazioni, potenza e area (PPA) e garantire il rispetto delle regole di progettazione. Può identificare soluzioni ottimali che i metodi tradizionali potrebbero trascurare e semplificare il processo di verifica, riducendo gli errori e migliorando la qualità della progettazione.
Le funzionalità emergenti dell’intelligenza artificiale negli strumenti di automazione della progettazione elettronica stanno liberando gli ingegneri da compiti noiosi come il layout, l’ottimizzazione e la simulazione e consentendo loro di applicare il loro ingegno per risolvere problemi più difficili.
Se avete dubbi su cosa può fare l’intelligenza artificiale riguardo alla progettazione dei chip, le seguenti notizie recenti, non necessariamente presentate nell’esatto ordine di arrivo, li cancelleranno.
Siemens Digital Industries Software, ad esempio, ha introdotto il software Solido Design Environment, una soluzione di progettazione e verifica di circuiti integrati (IC) basata sull’intelligenza artificiale e pronta per il cloud che può aiutare i team di progettazione a soddisfare requisiti sempre più aggressivi di potenza, prestazioni, rendimento e affidabilità, aiutando al contempo per accelerare il time-to-market.
Solido Design Environment utilizza l’intelligenza artificiale per eseguire ciò che l’azienda chiama “calcolo dei numeri con steroidi” che riduce il numero di simulazioni necessarie per verificare un progetto e ottimizzare la potenza, le prestazioni, il layout e la resa del chip. Solido può eseguire simulazioni, visualizzare forme d’onda ed eseguire analisi di regressione su progetti di circuiti integrati personalizzati analogici e digitali.
Solido prende gli stessi modelli di componenti e dati di input che un ingegnere inserirà in un tipico strumento di simulazione e da quei dati costruisce il proprio modello di apprendimento automatico personalizzato per determinare le condizioni ottimali di campionamento e test per valutare la robustezza del progetto del chip. Siemens afferma che ciò potrebbe ridurre i futuri tempi di verifica di uno o due ordini di grandezza.
Passando alla progettazione a livello di sistema, Copilot di SnapMagic offre la potenza dell’intelligenza artificiale generativa agli ingegneri elettrici. Specificando un progetto utilizzando il linguaggio naturale, proprio come digitando una query in ChatGPT, lo strumento può ottimizzare la distinta base e persino determinare se un componente sarà difficile da ottenere a causa di problemi della catena di fornitura.
Secondo SnapMagic, un ingegnere può aggiungere un microcontrollore a un circuito e lo strumento AI posizionerà automaticamente i condensatori di disaccoppiamento consigliati. Può anche suggerire progetti di riferimento consigliati dal produttore.
Con l’introduzione di Synopsys.ai Copilot, Synopsys sfrutta la potenza dell’intelligenza artificiale generativa per fornire ai team di progettazione nuovi livelli di produttività. Questa funzionalità è il risultato di una collaborazione strategica con Microsoft per integrare il servizio Az Azure OpenAI, portando la potenza dell’intelligenza artificiale generativa nel processo di progettazione.
Inizialmente, Synopsys.ai Copilot fungerà da sistema di query della conoscenza, attingendo da risorse Synopsys come manuali utente dei prodotti, note applicative, video e qualsiasi documentazione trovata nella comunità di supporto Synopsys SolvNetPlus. Le domande possono variare da domande semplici (“Quale opzione dovrei usare?”) a domande più complesse e specifiche che potrebbero comportare domande di follow-up da parte di Copilot.
Cadence ha annunciato il primo modello LLM (Large Language Model) del settore per la progettazione di chip (un progetto di prova di concetto denominato ChipGPT) e la piattaforma OrCAD X per la progettazione PCB.
Il Cadence JedAI LLM si concentra sul processo di pulizia del design. Gli ingegneri possono utilizzare il chatbot LLM per interrogare il progetto, convalidare il progetto rispetto alle specifiche, esplorare e correggere i problemi, richiedere attività di analisi e ricevere spiegazioni nel loro linguaggio naturale.
Rilevamento dei difetti utilizzando l’intelligenza artificiale
In passato, i produttori di componenti passivi eseguivano principalmente il rilevamento dei difetti estetici utilizzando macchine di ispezione a sei lati basate sulla tecnologia di ispezione ottica automatizzata (AOI), che confronta le immagini ottiche degli articoli con le regole prescritte per identificare i difetti. Sfortunatamente, un metodo di ispezione basato su regole può essere soggetto a difetti mancanti.
Poiché l’intelligenza artificiale può apprendere le caratteristiche dei difetti da grandi quantità di dati storici e identificare i difetti attraverso tali caratteristiche, l’intelligenza artificiale è superiore nel rilevamento dei difetti e può rilevare più tipi di difetti rispetto all’AOI.
Pertanto, per superare alcuni limiti della tecnologia AOI con intelligenza artificiale e migliorare i rendimenti produttivi, aziende come Spingence in collaborazione con Advantech hanno lanciato il software di rilevamento dei difetti AINavi per massimizzare le prestazioni di rilevamento dei difetti.
AINavi funziona sul sistema MIC-770 di Advantech con una scheda grafica oppure può essere eseguito sul sistema di inferenza AI MIC-730. AINavi può ispezionare migliaia di parti in un solo minuto, soddisfacendo le esigenze di ispezione ad alta velocità delle linee di produzione.
In conclusione, il mercato complessivo dell’IA generativa è in forte espansione. Con l’implementazione dell’intelligenza artificiale generativa, la progettazione di chip, sistemi e prodotti è pronta per progressi e innovazioni senza precedenti. L’intelligenza artificiale promette di abbreviare efficacemente i cicli di progettazione e, in alcuni casi, di eliminare la necessità di componenti personalizzati e specializzati.
Fonte: Murray Slowick (TTI)
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