A gépi tanulás és az automatizálás ereje az elektronikai tervezésben

Az elektronikai ipar a gépi tanulást és az AI-t alkalmazza olyan új szoftverek és rendszerek létrehozására, amelyek racionalizálják az elektronikai termékek tervezési és gyártási folyamatát.

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.

• AI
• gépi tanulás
• automatizálás
• Tervezés
• Elektronikai
• Adatminőség