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Circuitos integrados, electrónica industrial y de potencia

Nuestra investigación para este campo tecnológico abarca todo, desde EDA impulsado por IA, diseño IC/PCB y fabricación hasta sostenibilidad para hardware definido por software en electrificación, automatización y digitalización, integrando hardware electrónico, software y sistemas mecatrónicos.

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Imagine si la IA, los gemelos digitales y el hardware definido por software requerían menos hardware y energía

¿Y si la inteligencia industrial existiera directamente donde ocurre el trabajo físico? A medida que las fábricas, los sistemas de fabricación y las redes de energía exigen una mayor autonomía, confiar en la clase de servidor pesado o la computación en la nube da como resultado latencia, consumo de energía y cuellos de botella en la huella de hardware. El futuro de la automatización requiere inteligencia para acercarse al borde de la máquina. Este enfoque utiliza una fracción del hardware físico y ofrece una eficiencia energética muy superior.

Lo que importa son las soluciones para una computación más eficiente, detección, electrónica de potencia y capacidades integradas de IA para sistemas industriales.

Una imagen dividida con una visualización de microchip digital azul y tres investigadores mirando juntos la pantalla de una computadora portátil

Un brazo robótico que ensambla con precisión placas de circuito impreso a lo largo de una cinta transportadora automatizada de fábrica.

Circuitos integrados, electrónica industrial y de potencia abarca arquitecturas de hardware avanzadas para sistemas digitales, analógicos y de señal mixta, placas de circuito impreso y computación de uso general o específica para aplicaciones, incluida la inteligencia artificial y las cargas de trabajo de seguridad.

Los procesos de diseño aprovechan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial generativa para el diseño y la verificación de hardware. Cubren la integración, la miniaturización, los procesos de fabricación y el ciclo de vida completo de los productos sostenibles. Mediante la utilización de subprocesos digitales y tecnologías gemelas digitales, los sistemas específicos de dominio impulsan el codiseño de hardware y software en todas las plataformas electrónicas.

Este Tecnología central de la compañía cubre hardware para computación, comunicación, detección, actuación y sistemas mecatrónicos para permitir dispositivos de campo y borde seguros y sostenibles para electrificación, automatización y digitalización. También abarca la automatización de diseño electrónico habilitada por IA para circuitos integrados y placas de circuito impreso, integrando soluciones digitales gemelas y digitales de rosca en dominios funcionales, eléctricos, térmicos y mecánicos.

Además, esta tecnología central de la compañía abarca circuitos integrados específicos de la aplicación para hardware definido por software, electrónica de potencia para conversión de energía y control de movimiento y tecnologías de control habilitadas para la inteligencia artificial y el hardware para automatización industrial en tiempo real y robótica.

Icono para circuitos integrados, electrónica industrial y de potencia

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Emulación de reverberación de primavera con redes convolucionales híbridas y modelos de espacio estatal

Publicado en: ICASSP 2026
Sr. Wess, J. Janser, D. Dallinger, J. Janser, M. Wess, M. Bittner, D. Schnöll, A. Jantsch

Modelar reverberaciones de resorte analógicas es un desafío debido a comportamientos no lineales y colas largas. Proponemos GCN-SSM, un modelo híbrido de aprendizaje profundo que combina redes convolucionales y modelos espaciales estatales. Logrando una calidad perceptual de primer nivel y líder en la industria, requiere solo 125.7k parámetros y permite la implementación moderna de CPU.
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Análisis del comportamiento de los materiales y pruebas de fatiga de soldadura y resultados de predicción para ciclos térmicos a largo plazo

Publicado en: 2025 26ª Conferencia Internacional sobre Simulación Térmica, Mecánica y Multifísica y Experimentos en Microelectrónica y Microsistemas (EuroSime)
Peter Fruehauf, Andreas Weigert, Rainer Dudek, Kerstin Kreyßig, Matthias Prinz, Susana Richter-Trummer, Sven Rzepka

Este estudio valida las simulaciones de FE frente a pruebas térmicas de 13 años para predecir la vida de fatiga en los componentes FBGA277 y QFN. Es esencial tener en cuenta el envejecimiento del material y la contracción por curado en los compuestos de moldeo, omitiendo los cambios de contracción calculados por deposición. Las leyes anticuadas de Anand Creep coinciden con los patrones de falla física, a diferencia de los datos no envejecidos.
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Superficie inteligente reconfigurable para automatización industrial: medición de propagación de mmWave, simulación y requisitos de algoritmo de control

Publicado en: 35º Simposio Internacional IEEE 2024 sobre comunicaciones de radio personales, interiores y Mobile (PIMRC)
L. W. Mayer, A. Hofmann, M. Schiefer, H. Radpour, M. Hofer, D. Löschenbrand, T. Zemen

Nuestra investigación presenta una superficie inteligente reconfigurable (RIS) activa de 127 elementos que opera a 23,8 GHz que omite bloqueos de línea de visión en entornos industriales mmWave. Controlado mediante amplificación basada en FET, enfoca efectivamente las señales en los puntos objetivo. Las mediciones confirman el rendimiento del ancho de la viga, proporcionando criterios prácticos de actualización para el seguimiento móvil en interiores.
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Modelado de transistores SiC y GaN basado en mediciones de parámetros S pulsados

Publicado en: diciembre de 2025, Power Electronic Devices and Components
Martin Hergt, Bernhard Hammer, Martin Sack, Lukas W. Mayer, Sebastian Nielebock, Marc Hiller

En este proyecto de investigación, derivamos un modelo preciso de 12 elementos para los transistores de potencia SiC MOSFET y GaN HEMT utilizando mediciones de parámetros S pulsados de 2 MHz a 500 MHz. Cubriendo regiones de pellizco, óhmicas y activas, el modelo ajustado iterativamente exhibe una excelente coincidencia con las mediciones originales para inversores rápidos.
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Control de movimiento basado en IA con flexibilidad de dinámica del sistema

Publicado en: Congreso y Expo Europa de Conversión de Energía 2024 (ECCE Europa)
Niklas Körwer; Martin Bischoff; Michael Laumen; Rick W. De Doncker

Los algoritmos en las máquinas de producción actuales son cada vez más complejos para mantenerse al día con las demandas del mercado para aumentar la productividad y flexibilidad. Este documento propone el uso del aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales para acelerar el desarrollo del control de movimiento para máquinas de producción. Capacitada en gemelos digitales, la red adapta los puntos de configuración del motor a la dinámica del convertidor de frecuencia, lo que reduce los errores siguientes, suaviza el control y permite una reutilización flexible en varias configuraciones de máquinas.
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