スマート検証

アーティファクト生成を自動化してエンジニアを支援し、複雑な方法論、ツール、標準をマスターできるようにします。些細なアウトプットを自動生成しながら、重要な設計作業に集中することで、専門知識と効率を高めましょう。

経験の浅いエンジニアは、方法論、ツール、標準を短期間で習得できるというメリットがあります。これにより、より早く効果的に貢献できるようになり、ミスが発生しやすい手動プロセスに費やす時間を短縮できます。

AI 主導の検証エンジンで比類のない一貫性を体験してください。検証プロセス全体で標準化されたコード生成を行うことで、より質の高い結果を達成し、ヒューマンエラーを減らします。

スマート分析に組み込まれた教師なし機械学習を活用することで、カバレッジギャップを迅速に特定して対処できるため、カバレッジのクローズに必要な時間を大幅に短縮できます。

パターン分析、クロスホール分析、ログクラスタリングなどのタスクを自動化します。スマート分析は大規模なデータセットの解釈を簡素化し、複雑な設計における問題の特定と解決を容易にします。

手作業を減らすことで、エンジニアはより価値の高いタスクに集中し、修正措置を短時間で完了できます。

回帰プロセスのできるだけ早い段階で障害を特定することで、デバッグ作業をより早く開始でき、問題解決に費やす全体的な時間を短縮できます。

予測テストのスケジューリングと配信を活用してコンピューティングリソースを最適化し、ハードウェアとソフトウェアの利用率を下げながら、テストを効率的に完了できるようにします。

スマートリグレッションによる自動化された優先順位付けされたテストスケジューリングにより、迅速な反復と改良を促進し、設計チームと検証チームへの迅速なフィードバックを可能にします。

教師あり機械学習と半教師あり機械学習を導入して、障害の原因となったコミットや設計変更をすばやく特定し、デバッグに費やす時間を短縮します。

スマートデバッグは、障害シグネチャの作成を自動化し、類似した問題や繰り返し発生する問題をグループ化して、重複したデバッグ作業を防止します。

スマートデバッグツールは、デバッグプロセスの重要な部分を自動化することで、エンジニアが問題の特定と解決に費やす時間を大幅に削減し、全体的な生産性と効率を高めます。

ターゲットを絞った景気刺激策の作成を自動化することで、ヒットしないカバレッジ・ビンに焦点を絞り、専門家による時間のかかる手動分析の必要性を減らすことができます。

ツールの最適化を自動的に特定して展開することで、シミュレーションのオーバーヘッドを最小限に抑え、正確な結果を維持しながら回帰時間を短縮できます

予測型AIは、過去のシミュレーションデータと設計構造を活用して最適化設定を予測し、動的に調整することで、シミュレーション実行全体を通じてシミュレーションのパフォーマンスと効率を最大化します。