Wykorzystaj moc sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML), aby rozwiązać najtrudniejsze problemy branży. Wykorzystaj najnowocześniejsze technologie AI/ML, takie jak generatywna sztuczna inteligencja i agentyczna sztuczna inteligencja, aby zwiększyć produktywność i utorować drogę przyszłym innowacjom w zakresie weryfikacji.
parte przez analityczną, predykcyjną i generacyjną sztuczną inteligencję oraz wyposażone w obszerne dane weryfikacyjne, organizacje mogą stosować szerokie spektrum inteligentnych technik weryfikacji zaprojektowanych w celu zwiększenia wydajności i dokładności procesów weryfikacji funkcjonalnej w celu osiągnięcia celów produktywności.
Dowiedz się, jak Questa One Inteligentna weryfikacja wykorzystuje moc sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu zapewnienia szybszych silników, szybszych inżynierów i mniejszej liczby obciążeń.
Inteligentne tworzenie automatyzuje generowanie artefaktów weryfikacyjnych, takich jak kod poziomu transferu rejestru (RTL), stanowiska testowe, plany testów i asercje. Korzystając z zaawansowanych modeli wielkojęzycznych przeszkolonych w oparciu o dane typu open source i syntetyczne, inteligentne tworzenie tworzy artefakty w oparciu o predefiniowane reguły i specyfikacje.
Umożliwia inżynierom automatyzację generowania artefaktów i opanowanie złożonych metodologii, narzędzi i standardów. Zwiększ ich wiedzę i wydajność, koncentrując się na krytycznych pracach projektowych, podczas gdy trywialne wyniki są generowane automatycznie.
Niedoświadczeni inżynierowie korzystają z przyspieszonych krzywych uczenia się metodologii, narzędzi i standardów, co pozwala im szybciej przyczynić się do skutecznego wkładu i skracając czas spędzany na ręcznych procesach podatnych na błędy.
Doświadcz niezrównanej spójności z silnikami weryfikacyjnymi napędzanymi sztuczną inteligencją. Osiągaj wyniki wyższej jakości i zmniejsz liczbę błędów ludzkich dzięki standardowemu generowaniu kodu w procesach weryfikacji.
Inteligentna analiza zapewnia praktyczne spostrzeżenia, które zwiększają podejmowanie decyzji i wydajność. Szybsze zamknięcie zasięgu dzięki nienadzorowanej technologii ML, uproszczonej interpretacji danych i zmniejszeniu nakładu ręcznego, co pozwala inżynierom skupić się na zadaniach o wysokiej wartości.
Wykorzystaj nienadzorowane ML wbudowane w inteligentną analizę, aby szybko zidentyfikować i wyeliminować luki w zasięgu, znacznie skracając czas potrzebny do osiągnięcia zamknięcia zasięgu.
Automatyzuj zadania, takie jak analiza wzorców, analiza krzyżowa i grupowanie dzienników. Inteligentna analiza upraszcza interpretację dużych zbiorów danych, ułatwiając identyfikację i rozwiązywanie problemów w złożonych projektach.
Zmniejsz wysiłek ręczny, dzięki czemu inżynierowie mogą skupić się na zadaniach o wyższej wartości i wykonywać działania naprawcze w ułamku czasu.
igentna regresja wykorzystuje sztuczną inteligencję do przyspieszenia testowania regresji poprzez inteligentny wybór testów i ustalanie priorytetów w oparciu o cele i dane historyczne, ewoluując automatycznie wraz z projektem.
Identyfikuj awarie tak wcześnie, jak to możliwe w procesie regresji, umożliwiając szybsze rozpoczęcie wysiłków debugowania i skracając ogólny czas poświęcony na rozwiązywanie problemów.
Wykorzystaj przewidywalne planowanie i dystrybucję testów, aby zoptymalizować zasoby obliczeniowe, zmniejszając wykorzystanie sprzętu i oprogramowania, zapewniając jednocześnie wydajne wykonywanie testów.
Ułatwiaj szybkie iteracje i udoskonalanie dzięki inteligentnej regresji zautomatyzowanemu i priorytetowemu planowaniu testów, umożliwiając szybsze sprzężenie zwrotne zespołom projektowym i weryfikacyjnym.
Inteligentne debugowanie wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji wykrywania awarii i analizy przyczyn pierwotnych. Analizując historyczne dzienniki i wyniki testów, te inteligentne narzędzia szybko identyfikują problemy w kodzie i sygnałach projektowych, przyspieszając weryfikację i zwiększając wydajność.
Wdrażaj nadzorowane i częściowo nadzorowane ML, aby szybko zlokalizować zatwierdzenia lub zmiany projektowe, które spowodowały awarie, skracając czas potrzebny na debugowanie.
Inteligentne debugowanie automatyzuje tworzenie sygnatur błędów, grupując podobne i powtarzające się problemy i zapobiegając nadmiarowym wysiłkom debugowania.
Automatyzując kluczowe aspekty procesu debugowania, inteligentne narzędzia do debugowania znacznie zmniejszają czas poświęcany przez inżynierów na identyfikację i rozwiązywanie problemów, zwiększając ogólną produktywność i wydajność.
Questa One Silniki oparte na sztucznej inteligencji zwiększają wydajność weryfikacji, automatyzując generowanie bodźców, optymalizując zasięg i dynamicznie dostosowując ustawienia symulacji. Kierują się decyzjami opartymi na danych i uzupełniają heurystykę.
Zautomatyzuj tworzenie ukierunkowanych bodźców, koncentrując się na nietrafionych pojemnikach na pokrycie i zmniejszając potrzebę długiej ręcznej analizy przez ekspertów.
Minimalizuj koszty symulacji poprzez automatyczną identyfikację i wdrażanie optymalizacji narzędzi, co pozwala na szybsze czasy regresji przy jednoczesnym zachowaniu dokładnych wyników
Predykcyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje dane symulacyjne z przeszłości i struktury projektowe do przewidywania i dynamicznego dostosowywania ustawień optymalizacji, zapewniając maksymalną wydajność i wydajność symulacji podczas całego przebiegu symulacji.
Oparte przez analityczną, predykcyjną i generacyjną sztuczną inteligencję, Questa One inteligentna weryfikacja zapewnia szerokie spektrum inteligentnych technologii weryfikacji zaprojektowanych w celu zwiększenia wydajności i dokładności procesów weryfikacji funkcjonalnej.
Siemens EDA oferuje kompleksową obsługę klienta Questa One Rozwiązania i produkty AIML.
Akademia Weryfikacji zapewnia umiejętności niezbędne do wykorzystania Questa One Możliwości AIML, zapewniające metodologiczny pomost między propozycjami wartości wysokiego poziomu a szczegółami niskiego poziomu.
Odwiedź nasz blog, aby uzyskać wgląd i aktualizacje na temat koncepcji, wartości, standardów, metodologii i przykładów, które pomogą w zrozumieniu zaawansowanych przepływów pracy weryfikacji wykorzystujących AIML i jak najskuteczniej je stosować.
