A gépi tanulás és az automatizálás ereje az elektronikai tervezésben

Az elektronikai ipar csendes, mégis jelentős forradalmat él át, mivel az ágazat vállalatai elkezdik alkalmazni a gépi tanulást (ML) és a mesterséges intelligenciát, hogy olyan új szoftvereket hozzanak létre, amelyek egyszerűsítik az elektronikai termékek tervezési és gyártási folyamatait. Miközben az ML és a mesterséges intelligencia fejlett képességei meglepőek és megdöbbentők, hogy egy olyan technikailag kapcsolatban lévő és megalapozott, mint az elektronikai mérnöki tevékenység, még nem uralja az automatizálás felé vezető utat, különösen a nyomtatott áramköri lapok (PCB) tervezése során, amelyet gyakran az emberi mérnökök tapasztalati tudása és gondolkodási folyamatai alapján hoznak létre. Mindazonáltal a változás szele végigsöpör az iparágon, és az ML kezdi finomítani a tervezési folyamatokat, olyan eljárásokra is rávilágítva, amelyek egyébként láthatatlanok lennének a mérnökök számára.

Az elektronikai iparban a mérnökök gyakran használnak hagyományos számítógépes tervezőeszközöket (ECAD) a NYÁK tervezési folyamatok idejének csökkentésére. Ezek a bonyolult szoftvereszközök azonban csak a kézi mérnöki munkára vannak szabva, ezért a közelmúltban a felhőalapú platformok új osztálya lépett a piacra. Ezek a platformok, amelyek a magas absztrakciós szintekre és funkcionális tervezési nézetekre összpontosítanak, a lehető legnagyobb mértékű automatizálást biztosítják, és kihasználják a különböző mérnökök megosztását és együttműködését. Ezek a platformok általában zökkenőmentesen integrálódnak a meglévő tervezőeszközökkel, például a hagyományos ECAD-ekkel, és nagyobb szervezeti összetartást és időhatékonyságot kínálnak.

Az adatkezelés továbbra is nehéz feladat, mivel a fejlesztők egyre több és több információt kapnak, de gondos kezelés és megfelelő tisztázási folyamatok nélkül a több adat több problémát jelenthet azok számára, akik megküzdenek velük. Ennek eredményeképpen az adatminőség kulcsfontosságú lesz az iparág és a technológia jövője szempontjából. Az adatokat olyan módon kell betáplálni, hogy az ML megfelelő legyen az elektronikai tervezésben való felhasználásra, tisztázva, hogy mely adatpontok lényegesek, és hogy a felhasználóknak mit kell tenniük velük. Az adatminőségre való összpontosítás nagyobb kreativitást és rugalmasságot eredményez majd az alkatrészek kiválasztásában és a funkcionális tervek létrehozásában, lehetővé téve a tervezési jellemzők - például a fenntarthatóság - beépítését a végleges vázlatokba.