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储备!如何利用AI降低电子系统设计的复杂性?
发布时间：2024-03-23 17:21:58 浏览量：112次
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电子系统的设计一直受到复杂性的阻碍。随着技术的发展以及对更有效、更强大的电子产品的需求的增加，工程师现在必须处理越来越复杂的设计规范。更长的设计周期、更高的成本以及可能存在的设计缺陷是这些复杂情况的常见结果。
人工智能中使用的计算创新使机器能够自行推理并得出结论。人工智能（AI）系统可以分析大量数据以发现模式和趋势、增强工作流程并提供更好决策的建议。
PCB设计的挑战
电子电路板在构建需要足够电力、冷却、信号完整性和热完整性的复杂、快速集成电路时，工程师面临着挑战。他们必须生产集成电子系统和高性能PCB，同时减少功耗并缩短上市时间。工程师经常在工作中学习，因为PCB设计和EDA工具的学习曲线很陡。需要进行彻底调查和数据表分析的另一个困难是组件选择。
对人工智能应用
人工智能可以分析完成的设计以找到模式并指导设计师进行下一个合理的步骤，从而提高设计质量和有效性。在人工智能的帮助下，可以通过根据过去的数据创建模型来加快选择过程，这些数据表明了合理的组件选择。当与组件供应链的实时可见性相结合时，这将成为一个强大的功能。
人工智能驱动的电子设计的最终结果是让人工智能算法产生PCB设计和制造输出，从而减少设计时间和昂贵的错误。
生成设计
生成式设计是一种尖端方法，它采用计算和算法根据预定参数和限制自动构建和优化设计。为了探索巨大的设计领域并产生优化且有效的设计，它结合了人工智能、机器学习（ML）、深度学习（DL）和先进模拟技术的力量。
在电子系统设计中利用人工智能的好处
生成组件模型需要时间，例如符号、物理几何和仿真模型。利用领域专业知识的人工智能系统可以自动处理数据表并构建必要的模型，从而减少手动工作量。
这些系统的示例包括自然语言处理和图像识别。另一个手动过程是在原理图中的组件之间创建连接。为了加快设计过程，在整个设计上训练的ML模型可以建议组件和引脚到引脚的连接。
通过训练DL模型，设计工具可以预测模块的可能功能，并推荐可重用的布局和布线选择，从而实现功能块的动态重用和智能数据库管理。
当频繁手动输入布局、高速设计、生产和测试标准等约束时，出错的风险就会增加。通过根据现有设计和已发布设计的知识建议约束集和值，人工智能可以简化流程。
布线和元件放置是两个耗时的布局过程。根据完成的设计，人工智能系统可以建议布局和布线选项，并且可以使用草图布线等高级布线技术。为了开发最佳路线并运行精确的模拟，自动路线和分析系统也可以从AI/ML算法中受益。
总结
人工智能在提高用户能力和运营效率方面的重要性正在上升。在PCB设计中，人工智能对于自动化手动程序并允许新手用户完成以前需要技术专业知识的任务特别有用。通过人工智能技术的应用，可以加快决策速度，重复性任务可以自动化，新用户可以更高效地工作，并且可以提高多域系统的性能和可制造性。
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