Tehnologii de bază ale companiei

Circuite integrate, electronice industriale și de putere

Cercetările noastre pentru acest domeniu tehnologic acoperă totul, de la EDA bazată pe AI, proiectarea și fabricarea IC/PCB până la sustenabilitate pentru hardware definit de software în electrificare, automatizare și digitalizare, integrând hardware electronic, software și sisteme mecatronice.

Explorați publicațiile

Imaginați-vă dacă AI, gemenii digitali și hardware-ul definit de software necesită mai puțin hardware și energie

Ce se întâmplă dacă inteligența industrială ar exista direct acolo unde se întâmplă munca fizică? Pe măsură ce fabricile, sistemele de producție și rețelele energetice necesită o autonomie mai mare, bazarea pe servere grele sau cloud computing are ca rezultat latență, consum de energie și blocaje ale amprentei hardware. Viitorul automatizării necesită inteligență pentru a se apropia de marginea mașinii. Această abordare utilizează o fracțiune din hardware-ul fizic și oferă o eficiență energetică mult superioară.

Ceea ce contează sunt soluțiile pentru calculul mai eficient, detectarea, electronica de putere și capacitățile AI încorporate pentru sistemele industriale.

O imagine divizată cu o vizualizare a microcipului digital albastru și trei cercetători care se uită împreună la un ecran de laptop

Un braț robotizat care asamblează cu precizie plăcile de circuite imprimate de-a lungul unei benzi transportoare automate din fabrică.

Circuite integrate, electronice industriale și de putere cuprinde arhitecturi hardware avansate pentru sisteme digitale, analogice și cu semnal mixt, plăci de circuite imprimate și calcul de uz general sau specific aplicațiilor, inclusiv inteligență artificială și sarcini de securitate.

Procesele de proiectare utilizează învățarea automată și inteligența artificială generativă pentru proiectarea și verificarea hardware. Acestea acoperă integrarea, miniaturizarea, procesele de fabricație și întregul ciclu de viață al produselor durabile. Prin utilizarea firului digital și a tehnologiilor digitale gemene, sistemele specifice domeniului conduc coproiectarea hardware și software pe platformele electronice.

Aceasta Tehnologia de bază a companiei acoperă hardware pentru sisteme de calcul, comunicații, detectare, acționare și mecatronice pentru a permite dispozitive sigure și durabile de câmp și edge pentru electrificare, automatizare și digitalizare. De asemenea, se întinde pe automatizarea proiectării electronice compatibile cu AI pentru circuite integrate și plăci de circuite imprimate, integrând soluții digitale cu fir dublu și digital în domenii funcționale, electrice, termice și mecanice.

În plus, această tehnologie de bază a companiei cuprinde circuite integrate specifice aplicațiilor pentru hardware definit de software, electronice de putere pentru conversia energiei și controlul mișcării și tehnologii de control bazate pe hardware, bazate pe inteligență artificială, pentru automatizare industrială și robotică în timp real.

Icon pentru circuite integrate, electronice industriale și de putere

Publicații

Explorați lucrările noastre recomandate

Emulare reverb de primăvară cu rețele convoluționale închise hibride și modele de spațiu de stare

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

Modelarea reverbelor cu arc analogic este o provocare din cauza comportamentelor neliniare și a cozilor lungi. Propunem GCN-SSM, un model hibrid de învățare profundă care combină rețele convoluționale închise și modele de spațiu de stare. Atingând o calitate perceptivă de top, lider în industrie, necesită doar 125.7k parametri și permite implementarea modernă a CPU.
Vizualizare pe pagina editorului

Analize ale comportamentului materialelor și ale testului de oboseală a lipirii și rezultatele predicției pentru ciclul termic pe termen lung

Publicat în: 2025 a 26-a Conferință Internațională de Simulare Termică, Mecanică și Multifizică și Experimente în Microelectronică și Microsisteme (EuroSime)
Peter Fruehauf, Andreas Weigert, Rainer Dudek, Kerstin Kreyssig, Matias Prinz, Susana Richter Trummer, Sven Rzepka

Acest studiu validează simulările FE împotriva testelor termice de 13 ani pentru a prezice durata de viață a oboselii în componentele FBGA277 și QFN. Este esențială luarea în considerare a îmbătrânirii materialului și a contracției de întărire în compușii de turnare, omitând deformarea calculată a răsturnării contracției. Legile Anand în vârstă se potrivesc cu tiparele de eșec fizic, spre deosebire de datele neînvechite.
Vizualizare pe pagina editorului

Suprafață inteligentă reconfigurabilă pentru automatizarea industrială: măsurarea propagării mmWave, cerințe de simulare și algoritm de control

Publicat în: 2024 IEEE 35-lea Simpozion Internațional privind comunicațiile radio personale, interioare și mobile (PIMRC)
L.W. Mayer, A. Hofmann, M. Schiefer, H. Radpour, M. Hofer, D. Löschenbrand, T. Zemen

Cercetarea noastră prezintă o suprafață inteligentă reconfigurabilă activă (RIS) cu 127 de elemente care funcționează la 23,8 GHz ocolește blocajele liniei de vedere în mediile industriale mmWave. Controlat prin amplificare bazată pe FET, focalizează în mod eficient semnalele pe punctele țintă. Măsurătorile confirmă performanța lățimii fasciculului, oferind criterii practice de actualizare pentru urmărirea mobilă în interior.
Vizualizare pe pagina editorului

Modelarea tranzistoarelor SiC și GaN pe baza măsurătorilor parametrilor S pulsați

Publicat în: Decembrie 2025, Dispozitive și componente electronice de putere
Martin Hergt, Bernhard Hammer, Martin Sack, Lukas W. Mayer, Sebastian Nielebock, Marc Hiller

În acest proiect de cercetare, am derivat un model precis cu 12 elemente pentru tranzistoarele de putere SiC MOSFET și GaN HEMT folosind măsurători pulsate ale parametrilor S de la 2 MHz la 500 MHz. Acoperind regiunile oprite, ohmice și active, modelul ajustat iterativ prezintă o potrivire excelentă cu măsurătorile originale pentru invertoarele rapide.
Vizualizare pe pagina editorului

Control al mișcării bazat pe AI cu flexibilitate dinamică a sistemului

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

Algoritmii mașinilor de producție de astăzi devin din ce în ce mai complexi în fiecare zi pentru a ține pasul cu cerințele pieței pentru productivitate și flexibilitate sporite. Această lucrare propune utilizarea învățării prin întărire și a rețelelor neuronale pentru a accelera dezvoltarea controlului mișcării pentru mașinile de producție. Antrenată pe gemeni digitali, rețeaua adaptează punctele de referință ale motorului la dinamica convertorului de frecvență, reducând erorile următoare, netezind controlul și permițând reutilizarea flexibilă în diferite configurații ale mașinii.
Vizualizare pe pagina editorului