
Tõendamise tulemuslikkuse läbimurre AI ja andmetega
Analüütilise, ennustava ja generatiivse tehisintellekti abil ning tohutute kontrolliandmetega varustatud organisatsioonid saavad kasutada laia spektrit nutikaid kontrollimeetodeid, mis on loodud funktsionaalsete kontrolliprotsesside tõhususe ja täpsuse suurendamiseks oma tootlikkuse eesmärkide saavutamiseks.

Tutvuge nutikate kontrollipiirkondadega
Siit saate teada, kuidas Questa One nutikas kontroll kasutab tehisintellekti ja masinõppe jõudu, et pakkuda kiiremaid mooto reid, kiire maid insenere ja vähem töökoormust.
Questa One nutikas loomine
Nutikas loomine automatiseerib selliste kontrolliesemete genereerimise nagu registriülekande taseme (RTL) kood, testpingid, testiplaanid ja väited. Kasutades täiustatud suurkeelemudeleid, mis on koolitatud avatud lähtekoodiga ja sünteetiliste andmete põhjal, loob nutikas loomine teie eelmääratletud reeglite ja spetsifikatsioonide põhjal esemeid.
Täiustatud teadmised
Võimaldage inseneridele artefaktide genereerimise automatiseerimist ja valdage keerukaid metoodikaid, tööriistu ja standardeid. Suurendage nende teadmisi ja tõhusust, keskendudes kriitilistele disainitöödele, samal ajal kui triviaalsed väljundid genereeritakse
Kiire kasutuselevõtt
Kogenematud insenerid saavad kasu metoodikate, tööriistade ja standardite kiirendatud õppimiskõveratest, mis võimaldavad neil kiiremini tõhusalt panustada ja vähendavad manuaalsetele, vigadele kalduvatele protsessidele kuluvat aega.
Täpsus ja järjepidevus
Kogege võrreldamatut järjepidevust tehisintellekti juhitavate kontrollimootoritega. Saavutage kvaliteetsemad tulemused ja vähendage inimlikke vigu standardiseeritud koodi genereerimise kaudu kontrolliprotsessides.
Questa One nutikas analüüs Nu
tikas analüüs pakub rakendatavaid teadmisi, mis suurendavad otsuste tegemist ja tõhususe. Saavutage katvuse kiirem sulgemine järelevalveta ML-i, lihtsustatud andmete tõlgendamise ja väiksema käsitsi pingutuse abil, võimaldades inseneridel keskenduda väärtuslikele ülesannetele.
Kiirendatud sulgemine
Kasutage nutikasse analüüsi sisseehitatud järelevalveta ML-i katvuse lünkade kiireks tuvastamiseks ja kõrvaldamiseks, vähendades oluliselt katvuse sulgemiseks kuluvat aega.
Parem mõistmine
Automatiseerige selliseid ülesandeid nagu mustrianalüüs, aukude ristanalüüs ja logiklastrite koostamine. Nutikas analüüs lihtsustab suurte andmekogumite tõlgendamist, hõlbustades keerukate disainilahenduste probleemide tuvastamist ja lahendamist.
Tõhustatud efektiivsus
Vähendage käsitsi pingutusi, võimaldades inseneridel keskenduda suurema väärtusega ülesannetele ja viia korrigeerivaid toiminguid murdosa ajaga.
Questa One nutikas regressioon Nu
tikas regressioon kasutab tehisintellekti regressioonitestimise kiirendamiseks intelligentse testide valiku ja prioriteetide seadmise kaudu, mis põhineb eesmärkidel ja ajaloolistel andmetel, arenedes automaatselt koos disainiga.
Varajane ebaõnnestumise tuvastamine
Tuvastage tõrked võimalikult varakult regressiooniprotsessis, võimaldades silumisjõupingutusi varem alustada ja vähendades üldist probleemi lahendamiseks kuluvat aega.
Optimeeritud ressursside kasutamine
Kasutage arvutusressursside optimeerimiseks ennustavat testide ajastamist ja levitamist, vähendades riistvara ja tarkvara kasutamist, tagades samal ajal testide tõhusa lõpuleviimise.
Märkimisväärne aja kokkuhoid
Hõlbustage kiireid iteratsioone ja täiustamist nutika regressiooni automatiseeritud ja prioriteetsete testide ajakava abil, võimaldades disaini- ja kontrollimeeskondadele kiiremat tagasisidet.
Questa One nutikas silumine Nu
tikas silumine kasutab tehisintellekti rikete tuvastamise ja algpõhjuste analüüsi automatiseerimiseks. Analüüsides ajaloolisi logisid ja testitulemusi, tuvastavad need intelligentsed tööriistad kiiresti teie koodi- ja disainisignaalide probleemid, kiirendades kontrollimist ja suurendades tõhusust.
Põhjuste kiire tuvastamine
Juurutage juhendatud ja pooljuhitud ML-i, et kiiresti leida tõrkeid põhjustanud soodustused või disainimuudatused, vähendades silumisaega.
Kiirendatud rikete rühmitamine
Nutikas silumine automatiseerib tõrkeallkirjade loomise, rühmitades sarnased ja korduvad probleemid kokku ning takistab liigseid silumisjõupingutusi.
Kiirem silumine
Silumisprotsessi põhiaspektide automatiseerimisega vähendavad nutikad silutööriistad oluliselt aega, mida insenerid kulutavad probleemide tuvastamiseks ja lahendamiseks, suurendades üldist tootlikkust ja tõhusust.
Questa One nutikad mootorid
Questa One Tehisintellekti mootorid parandavad kontrollimise jõudlust, automatiseerides stiimulite genereerimise, katvuse optimeerimise ja simulatsiooni seadeid dünaamiliselt kohandades Nad juhinduvad andmepõhistest otsustest ja täiendavad heuristikat.
Sulgemiskiirendus
Automatiseerige sihipärase stiimuli loomine, keskendudes tabamata kattekastidele ja vähendades vajadust ekspertide pika käsitsi analüüsi järele.
Vähendatud kulud
Minimeerige simulatsioonikulusid, tuvastades ja juurutades tööriista optimeerimisi automaatselt, võimaldades kiiremat regressiooniaega, säilitades samal ajal täpsed tulemused
Dünaamiline jõudlus
Ennustav tehisintellekt kasutab varasemaid simulatsiooniandmeid ja disainistruktuure optimeerimisseadete ennustamiseks ja dünaamiliseks kohandamiseks, tagades simulatsiooni maksimaalse jõudluse ja tõhususe kogu simulatsiooni vältel.
Avastage nutikaid kontrollitooteid
Toetab analüütiline, ennustav ja generatiivne tehisintellekt Questa One nutikas kontroll pakub laia valikut nutikaid kontrollitehnoloogiaid, mis on loodud funktsionaalsete kontrolliprotsesside tõhususe ja täpsuse suurendamiseks.
Süvendage oma teadmisi Questa One AI ja ML lahendused
Tugikeskus
Siemens EDA pakub igakülgset klienditoe Questa One AIML lahendused ja tooted.
Kontrolliakadeemia
Verifitseerimisakadeemia pakub võimendamiseks vajalikke oskusi Questa One AIML-i võimalused, pakkudes metoodilist silda kõrgetasemeliste väärtusettepanekute ja madala taseme detailide vahel.
Verification Horizonsi ajaveeb
Külastage meie ajaveebi, et saada ülevaadet ja värskendusi kontseptsioonide, väärtuste, standardite, metoodikate ja näidete kohta, mis aitavad mõista AIML-i kasutavaid täiustatud kontrollimise töövooge ja kuidas neid kõige tõhusamalt rakendada.





