Основни технологии на компанията

Интегрални схеми, промишлена и енергийна електроника

Нашите изследвания за тази технологична област обхващат всичко - от управлявана от AI EDA, IC/PCB дизайн и производство до устойчивост на софтуерно дефиниран хардуер в електрификацията, автоматизацията и дигитализацията, интегрирайки електронен хардуер, софтуер и мехатронни системи.

Разгледайте публикациите

Представете си дали AI, цифровите близнаци и софтуерно дефинираният хардуер изискват по-малко хардуер и енергия

Ами ако индустриалната интелигентност съществува директно там, където се случва физическата работа? Тъй като фабриките, производствените системи и енергийните мрежи изискват по-голяма автономия, разчитането на тежки сървърни изчисления или облачни изчисления води до латентност, консумация на енергия и тесни места на хардуера. Бъдещето на автоматизацията изисква интелигентност, за да се приближи до ръба на машината. Този подход използва част от физическия хардуер и предлага значително по-висока енергийна ефективност.

Важното са решенията за по-ефективни изчисления, сензори, енергийна електроника и вградени възможности за изкуствен интелект за индустриални системи.

Разделено изображение със синя цифрова визуализация на микрочипа и трима изследователи, които гледат заедно екрана на лаптопа

Роботизирана ръка, прецизно сглобяваща печатни платки по автоматизирана фабрична конвейерна лента.

Интегралните схеми, индустриална и енергийна електроника обхваща усъвършенствани хардуерни архитектури за цифрови, аналогови и смесени сигнали системи, печатни платки и компютърни компютри с общо предназначение или специфични за приложенията, включително натоварвания с изкуствен интелект и сигурност.

Процесите на проектиране използват машинното обучение и генеративния изкуствен интелект за хардуерно проектиране и проверка. Те обхващат интеграцията, миниатюризацията, производствените процеси и пълния жизнен цикъл на устойчиви продукти. Използвайки цифрови нишки и цифрови двойни технологии, специфичните за домейна системи управляват хардуерния и софтуерния кодизайн на електронните платформи.

Това Основна технология на компанията обхваща хардуер за изчислителни, комуникационни, сензорни, задействащи и мехатронни системи за осигуряване на сигурни, устойчиви полеви и крайни устройства за електрификация, автоматизация и дигитализация. Той също така обхваща автоматизация на електронния дизайн с помощта на AI за интегрални схеми и печатни платки, интегрирайки цифрови решения за двойни и цифрови резби във функционални, електрически, термични и механични области.

Освен това, тази основна технология на компанията обхваща специфични за приложението интегрални схеми за софтуерно дефиниран хардуер, силова електроника за преобразуване на енергия и контрол на движението и хардуерни технологии за управление, активирани с изкуствен интелект, за индустриална автоматизация и роботика в реално време.

Икона за интегрални схеми, промишлена и енергийна електроника

Публикации

Разгледайте нашите представени документи

Пролетна ревербераща емулация с хибридни затворени конволюционни мрежи и държавни космически модели

Публикувано в: ICASSP 2026
М. Уес, Джей Янзър, Д. Далингер, Джей Янзър, М. Уес, М. Битнер, Д. Шнол, А. Янтш

Моделирането на аналогови пружинни ревербове е предизвикателство поради нелинейно поведение и дългите опашки. Предлагаме GCN-SSM, хибриден модел за дълбоко обучение, съчетаващ затворени конволюционни мрежи и държавни космически модели. Постигайки най-високо ниво, водещо в индустрията качество на възприятието, той изисква само 125.7k параметри и позволява модерно внедряване на CPU.
Виж на страницата на издателя

Анализи на поведението на материалите и изпитването за умора на спойката и резултатите от прогнозирането за дългосрочен термичен цикъл

Публикувано в: 2025 26-та Международна конференция по термична, механична и мултифизикална симулация и експерименти в микроелектрониката и микросистемите (EuroSIME)
Питър Фруехоф, Андреас Вайгерт, Райнер Дюдек, Керстин Крайсиг, Матиас Принц, Сузана Рихтер-Тръмер, Свен Рзепка

Това проучване потвърждава симулациите на FE спрямо 13-годишни термични тестове за прогнозиране на живота на умора в компонентите FBGA277 и QFN. Отчитането на стареенето на материала и свиването на втвърдяването в формовъчните съединения е от съществено значение, като се пропуска изчисленото изкривяване на обръщанията при свиване. Възрастните закони за пълзене на Ананд съответстват на моделите на физически неуспехи, за разлика от неостарелите данни.
Виж на страницата на издателя

Преконфигурируема интелигентна повърхност за индустриална автоматизация: изисквания за измерване на разпространението на mmWave, симулация и алгоритъм за управление

Публикувано в: 2024 IEEE 35-ти Международен симпозиум за лични, вътрешни и Mobile радиокомуникации (PIMRC)
Л. У. Майер, А. Хофман, М. Шифер, Х. Радпур, М. Хофер, Д. Лосенбранд, Т. Земен

Нашето изследване представя активна 127-елементна преконфигурируема интелигентна повърхност (RIS), работеща на 23,8 GHz, заобикаля блокажи на видимост в индустриални mmWave среди. Контролиран чрез FET-базирано усилване, той ефективно фокусира сигналите върху целевите точки. Измерванията потвърждават ефективността на ширината на лъча, предоставяйки практически критерии за актуализация за мобилно проследяване на за
Виж на страницата на издателя

Моделиране на SiC и GaN транзистори въз основа на измервания с импулсни S-параметри

Публикувано в: декември 2025 г., Захранващи електронни устройства и компоненти
Мартин Хергт, Бернхард Хамър, Мартин Сак, Лукас У. Майер, Себастиан Нилебок, Марк Хилер

В този изследователски проект извлечехме точен 12-елементен модел за силови транзистори SiC MOSFET и GaN HEMT, използвайки импулсни измервания на S-параметри от 2 MHz до 500 MHz. Покривайки откъснати, омни и активни области, итеративно коригираният модел показва отлично съвпадение с оригиналните измервания за бързи инвертори.
Виж на страницата на издателя

AI базиран на контрол на движението с гъвкавост на динамиката на системата

Публикувано в: 2024 Конгрес за енергийно преобразуване и Експо Европа (ECCE Europe)
Никлас Кьорвер; Мартин Бишоф; Майкъл Лаумен; Рик У. Де Донкер

Алгоритмите в съвременните производствени машини стават все по-сложни всеки ден, за да бъдат в крак с нуждите на пазара за повишена производителност и гъвкавост. Тази статия предлага използването на подсилващо обучение и невронни мрежи за ускоряване на развитието на контрола на движението за производствени машини. Обучена върху цифрови близнаци, мрежата адаптира зададените точки на двигателя към динамиката на честотния преобразувател, като намалява следните грешки, изглажда контрола и позволява гъвкава повторна употреба в различни конфигурации на машината.
Виж на страницата на издателя