Empresa Core Technologies

Circuitos Integrados, Electrónica Industrial e de Potência

A nossa pesquisa para este campo tecnológico abrange tudo, desde EDA orientada por IA, design de IC/PCB e fabricação até a sustentabilidade de hardware definido por software em eletrificação, automação e digitalização, integrando hardware eletrónico, software e sistemas mecatrónicos.

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Imagine se a IA, os gémeos digitais e o hardware definido por software exigissem menos hardware e energia

E se a inteligência industrial existisse diretamente onde o trabalho físico acontece? À medida que as fábricas, os sistemas de fabrico e as redes de energia exigem maior autonomia, depender de computação pesada de classe de servidor ou cloud resulta em latência, consumo de energia e estrangulamentos de pegada de hardware. O futuro da automação requer inteligência para se aproximar da borda da máquina. Esta abordagem utiliza uma fração do hardware físico e oferece uma eficiência energética muito superior.

O que importa são soluções para uma computação mais eficiente, sensoriamento, eletrónica de potência e capacidades de IA incorporadas para sistemas industriais.

Uma imagem dividida com uma visualização de microchip digital azul e três investigadores a olhar juntos para o ecrã de um computador

Um braço robótico que monta com precisão placas de circuito impresso ao longo de uma esteira transportadora automatizada de fábrica.

Os Circuitos Integrados, Eletrónica Industrial e de Potência englobam arquiteturas avançadas de hardware para sistemas digitais, analógicos e de sinal misto, placas de circuito impresso e computação de uso geral ou específico de aplicação, incluindo inteligência artificial e cargas de trabalho de segurança.

Os processos de design aproveitam o aprendizado de máquina e a inteligência artificial generativa para o projeto e verificação de hardware. Abrangem integração, miniaturização, processos de fabrico e todo o ciclo de vida dos produtos sustentáveis. Ao utilizar tecnologias digitais de thread e digital twin, os sistemas específicos de domínio conduzem o co-design de hardware e software em plataformas eletrónicas.

Isto Empresa Core Technology abrange hardware para computação, comunicação, detecção, atuação e sistemas mecatrónicos para permitir dispositivos de campo e de borda seguros e sustentáveis para eletrificação, automação e digitalização. Também abrange a automação de design eletrónico habilitada por IA para circuitos integrados e placas de circuito impresso, integrando soluções digitais de fio duplo e digital em domínios funcionais, elétricos, térmicos e mecânicos.

Além disso, esta tecnologia principal da empresa engloba circuitos integrados específicos da aplicação para hardware definido por software, eletrónica de potência para conversão de energia e controlo de movimento e tecnologias de controlo sensíveis a hardware, habilitadas por inteligência artificial para automação industrial e robótica em tempo real.

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Explore os nossos artigos em destaque

Emulação de reverberação de primavera com redes convolucionais híbridas e modelos de espaço de estado

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

Modelar reverbs de mola analógica é um desafio devido a comportamentos não lineares e caudas longas. Propomos o GCN-SSM, um modelo híbrido de aprendizagem profunda que combina redes convolucionais fechadas e modelos de espaço de estado. Alcançar uma qualidade perceptiva de primeira linha e líder do setor, requer apenas 125.7k parâmetros e permite uma implementação moderna de CPU.
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Análises do comportamento dos materiais e testes de fadiga da solda e resultados de previsão para ciclagem térmica a longo prazo

Publicado em: 2025 26ª Conferência Internacional sobre Simulação Térmica, Mecânica e Multifísica e Experimentos em Microeletrónica e Microsistemas (EuroSime)
Peter Fruehauf, Andreas Weigert, Rainer Dudek, Kerstin Kreyßig, Matthias Prinz, Susana Richter-Trummer, Sven Rzepka

Este estudo valida simulações de FE contra testes térmicos de 13 anos para prever a vida de fadiga nos componentes FBGA277 e QFN. A contabilização do envelhecimento do material e do encolhimento de cura em compostos de moldagem é essencial, omitindo o encolhimento inverte a deformação calculada. As leis antiquadas Anand creep correspondem aos padrões de falha física, ao contrário dos dados não envelhecidos.
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Superfície inteligente reconfigurável para automação industrial: Medição de propagação mmWave, requisitos de algoritmo de medição, simulação e controlo

Publicado em: 2024 35º Simpósio Internacional de Comunicações de Rádio Pessoal, Interior e Mobile (PIMRC)
L. W. Mayer, A. Hofmann, Sr. Schiefer, H. Radpour, M. Hofer, D. Löschenbrand, T. Zemen

A nossa pesquisa apresenta uma superfície inteligente (RIS) reconfigurável (RIS) ativa de 127 elementos a funcionar a 23,8 GHz, contorna os bloqueios da linha de visão em ambientes industriais mmWave. Controlado através de amplificação baseada em FET, concentra eficazmente os sinais nos pontos-alvo. As medições confirmam o desempenho da largura do feixe, fornecendo critérios práticos de atualização para rastreamento em interiores móveis.
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Modelação de transistores SiC e GaN com base em medições pulsadas do parâmetro S

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

Neste projeto de investigação, derivamos um modelo preciso de 12 elementos para transistores de potência SiC MOSFET e GaN HEMT usando medições pulsadas de parâmetro S de 2 MHz a 500 MHz. Cobrindo regiões pinch-off, ôhmicas e ativas, o modelo ajustado iterativamente apresenta uma excelente correspondência com as medições originais para inversores rápidos.
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Controlo de movimento baseado em IA com flexibilidade de dinâmica do sistema

Publicado em: 2024 Energy Conversion Congress & Expo Europe (ECCE Europe)
Niklas Körwer; Martin Bischoff; Michael Laumen; Rik W. De Doncker

Os algoritmos nas máquinas de produção de hoje estão a tornar-se mais complexos a cada dia para acompanhar as exigências do mercado para o aumento da produtividade e flexibilidade. Este artigo propõe o uso de aprendizagem por reforço e redes neurais para acelerar o desenvolvimento de controlo de movimento para máquinas de produção. Formada em gémeos digitais, a rede adapta os pontos de regulação do motor à dinâmica do conversor de frequência, reduzindo os seguintes erros, suavizando o controlo e permitindo uma reutilização flexível em várias configurações da máquina.
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