Vállalati Core Technologies

Integrált áramkörök, ipari és elektromos elektronika

Ezen a technológiai területen végzett kutatásunk az AI-vezérelt EDA-tól, az IC/PCB tervezéstől és a gyártástól egészen a szoftver által definiált hardverek fenntarthatóságáig terjed ki az elektromos, automatizálásban és digitalizációban, elektronikus hardvert, szoftvert és mechatronikus rendszereket integrálva.

Kiadványok felfedezése

Képzelje el, hogy az AI, a digitális ikrek és a szoftver által definiált hardver kevesebb hardvert és energiát igényelne

Mi lenne, ha az ipari intelligencia közvetlenül ott létezne, ahol fizikai munka történik? Mivel a gyárak, a gyártási rendszerek és az energiahálózatok nagyobb autonómiát igényelnek, a nehéz szerverosztályú vagy felhőalapú számítástechnikára való támaszkodás késleltetést, energiafogyasztást és hardverlábnyomot eredményez. Az automatizálás jövője intelligenciát igényel ahhoz, hogy közelebb kerüljön a gép széléhez. Ez a megközelítés a fizikai hardver töredékét használja, és rendkívül kiváló energiahatékonyságot kínál.

Fontosak az ipari rendszerek hatékonyabb számítási, érzékelési, teljesítményelektronikájának és beágyazott mesterséges intelligenciájának megoldásai.

Osztott kép kék digitális mikrochip megjelenítéssel és három kutató, akik együtt nézik a laptop képernyőjét

Egy robotkar, amely pontosan összeállítja a nyomtatott áramköri lapokat egy automatizált gyári szállítószalag mentén.

Az integrált áramkörök, ipari és energiaelektronika magában foglalja a digitális, analóg és vegyes jelű rendszerek, nyomtatott áramköri lapok és általános célú vagy alkalmazás-specifikus számítástechnika fejlett hardverarchitektúráit, beleértve a mesterséges intelligenciát és a biztonsági munkaterheléseket is.

A tervezési folyamatok kihasználják a gépi tanulást és a generatív mesterséges intelligenciát a hardver tervezéséhez és ellenőrzéséhez. Ezek kiterjednek az integrációra, a miniaturizálásra, a gyártási folyamatokra és a fenntartható termékek teljes életciklusára. A digitális szál- és digitális ikertechnológiák alkalmazásával a tartományspecifikus rendszerek működtetik a hardver és a szoftver társtervezését az elektronikus platformokon keresztül.

Ez Vállalat alaptechnológiája a számítástechnikai, kommunikációs, érzékelő, működtető és mechatronikus rendszerekhez használt hardvereket tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a biztonságos, fenntartható terepi és peremberendezéseket villamosításhoz, automatizáláshoz és digitalizáláshoz. Ezenkívül kiterjed az integrált áramkörök és nyomtatott áramköri lapok mesterséges intelligenciájú elektronikus tervezési automatizálására, integrálva a digitális két- és digitális menetmegoldásokat funkcionális, elektromos, termikus és mechanikai területeken.

Továbbá ez a vállalat alaptechnológiája magában foglalja az alkalmazás-specifikus integrált áramköröket a szoftver által definiált hardverekhez, az energiaátalakításhoz és mozgásvezérléshez szükséges teljesítményelektronikát, valamint hardvertudatos, mesterséges intelligenciát támogató vezérlési technológiákat a valós idejű ipari automatizáláshoz és robotikához.

Integrált áramkörök, ipari és elektromos elektronika ikon

Publikációk

Fedezze fel kiemelt dokumentumainkat

Rugós reverb emuláció hibrid zárt konvolúciós hálózatokkal és állapottérmodellekkel

Megjelent: ICASSP 2026
M. Wess, J. Janser, D. Dallinger, J. Janser, M. Wess, M. Bittner, D. Schnöll, A. Jantsch

Az analóg rugós visszaverések modellezése kihívást jelent a nemlineáris viselkedés és a hosszú farok miatt. Javasoljuk a GCN-SSM-t, egy hibrid mélytanulási modellt, amely egyesíti a zárt konvolúciós hálózatokat és az állapotűrmodelleket. A csúcsminőségű, iparágvezető észlelési minőség elérése érdekében mindössze 125,7 ezer paramétert igényel, és lehetővé teszi a modern CPU telepítését.
Megtekintés a kiadó oldalán

Az anyagok viselkedésének és a forrasztási fáradtsági teszt elemzése és előrejelzési eredmények hosszú távú hőciklusra vonatkozóan

Megjelent: 2025 26. nemzetközi konferencia a termikus, mechanikai és multifizikai szimulációról és kísérletekről a mikroelektronikában és mikrorendszerekben (EuroSIME)
Peter Fruehauf, Andreas Weigert, Rainer Dudek, Kerstin Kreyßig, Matthias Prinz, Susana Richter-Trummer, Sven Rzepka

Ez a tanulmány érvényesíti az FE szimulációkat 13 éves hőtesztekkel szemben az FBGA277 és a QFN komponensek fáradtsági élettartamának előrejelzése érdekében. Alapvető fontosságú az anyagöregedés és a keményedés zsugorodásának elszámolása az öntővegyületekben, elhagyva a zsugorodási megfordítások kiszámított deformációját. Az idős Anand kúszó törvények megfelelnek a fizikai kudarcmintáknak, ellentétben az időtlen adatokkal.
Megtekintés a kiadó oldalán

Átkonfigurálható intelligens felület ipari automatizáláshoz: mmWave terjedési mérési, szimulációs és vezérlési algoritmusok követelményei

Megjelent: 2024 IEEE 35. nemzetközi személyi, beltéri és Mobile rádiókommunikációs szimpózium (PIMRC)
L. W. Mayer, A. Hofmann, M. Schiefer, H. Radpour, M. Hofer, D. Löschenbrand, T. Zemen

Kutatásunk egy aktív 127 elemes újrakonfigurálható intelligens felületet (RIS) mutatja be, amely 23,8 GHz-en működik, megkerüli a látóvonal elzáródásait ipari mmWave környezetben. A FET-alapú erősítéssel vezérelve hatékonyan fókuszálja a jeleket a célpontokra. A mérések megerősítik a sugárszélesség teljesítményét, gyakorlati frissítési kritériumokat biztosítva a mobil beltéri nyomon követéshez.
Megtekintés a kiadó oldalán

SiC és GaN tranzisztorok modellezése impulzusos S-paraméter mérések alapján

Megjelent: 2025. december, Elektromos elektronikai eszközök és alkatrészek
Martin Hergt, Bernhard Hammer, Martin Sack, Lukas W. Mayer, Sebastian Nielebock, Marc Hiller

Ebben a kutatási projektben a SiC MOSFET és GaN HEMT teljesítménytranzisztorok pontos 12 elemes modelljét állítottunk le, 2 MHz-től 500 MHz-ig terjedő impulzusos S-paraméter mérésekkel. A csípős, ohmikus és aktív régiókat lefedő, iteratív módon beállított modell kiválóan illeszkedik a gyors inverterek eredeti méréseihez.
Megtekintés a kiadó oldalán

AI alapú mozgásvezérlés a rendszerdinamikai rugalmassággal

Megjelent: 2024-es Energiaátalakítási Kongresszus és Expo Europe (ECCE Europe)
Niklas Körwer; Martin Bischoff; Michael Laumen; Rik W. de Doncker

A mai gyártógépek algoritmusai napról napra egyre bonyolultabbá válnak annak érdekében, hogy lépést tartsanak a piaci igényekkel a termelékenység és a rugalmasság növelése érdekében. Ez a cikk a megerősítő tanulás és a neurális hálózatok használatát javasolja a gyártógépek mozgásvezérlési fejlesztésének felgyorsításához. A digitális ikreken képzett hálózat a motor beállításait a frekvenciaváltó dinamikájához igazítja, csökkentve a következő hibákat, simítja a vezérlést és lehetővé teszi a rugalmas újrafelhasználást a különböző gépkonfigurációkban.
Megtekintés a kiadó oldalán