Osnovne tehnologije kompanije

Integrisana kola, industrijska i energetska elektronika

Naše istraživanje za ovo tehnološko polje obuhvata sve, od EDA vođenog veštačkom inteligencijom, dizajna IC/PCB-a i proizvodnje do održivosti softverski definisanog hardvera u elektrifikaciji, automatizaciji i digitalizaciji, integrišući elektronski hardver, softver i mehatronske sisteme.

Istražite publikacije

Zamislite da su AI, digitalni blizanci i softverski definisani hardver zahtijevali manje hardvera i energije

Šta ako je industrijska inteligencija postojala direktno tamo gde se dešava fizički rad? Kako fabrike, proizvodni sistemi i energetske mreže zahtevaju veću autonomiju, oslanjanje na tešku klasu servera ili računarstvo u oblaku rezultira kašnjenjem, potrošnjom energije i uskim grlima hardvera. Budućnost automatizacije zahteva inteligenciju da bi se približila ivici mašine. Ovaj pristup koristi delić fizičkog hardvera i nudi izuzetno superiornu energetsku efikasnost.

Ono što je važno su rešenja za efikasnije računarstvo, senzor, energetsku elektroniku i ugrađene AI mogućnosti za industrijske sisteme.

Podeljena slika sa vizualizacijom plavog digitalnog mikročipa i tri istraživača koji zajedno gledaju ekran laptopa

Robotska ruka precizno sastavlja štampane ploče duž automatizovane fabričke transportne trake.

Integrisana kola, industrijska i energetska elektronika obuhvataju napredne hardverske arhitekture za digitalne, analogne i mešovite signalne sisteme, štampane ploče i računarstvo opšte namene ili specifično za aplikaciju, uključujući veštačku inteligenciju i bezbednosna radna opterećenja.

Procesi dizajna koriste mašinsko učenje i generativnu veštačku inteligenciju za dizajn i verifikaciju hardvera. Oni pokrivaju integraciju, minijaturizaciju, proizvodne procese i ceo životni ciklus održivih proizvoda. Korišćenjem digitalnih niti i digitalnih dvostrukih tehnologija, sistemi specifični za domen pokreću hardverski i softverski kodizajn na elektronskim platformama.

Ovo Osnovna tehnologija kompanije pokriva hardver za računarstvo, komunikaciju, senzor, aktiviranje i mehatronske sisteme kako bi se omogućili bezbedni, održivi terenski i ivični uređaji za elektrifikaciju, automatizaciju i digitalizaciju. Takođe obuhvata automatizaciju elektronskog dizajna sa omogućenom veštačkom inteligencijom za integrisana kola i štampane ploče, integrišući digitalna dvostruka i digitalna rešenja navoja u funkcionalnim, električnim, termičkim i mehaničkim domenima.

Štaviše, ova osnovna tehnologija kompanije obuhvata integrisana kola specifična za aplikaciju za softverski definisan hardver, energetsku elektroniku za konverziju energije i kontrolu pokreta i hardverske tehnologije upravljanja omogućene veštačkom inteligencijom za industrijsku automatizaciju i robotiku u realnom vremenu.

Ikona za integrisana kola, industrijsku i energetsku elektroniku

Publikacije

Istražite naše istaknute radove

Emulacija prolećne reverbe sa hibridnim zatvorenim konvolucionim mrežama i državnim prostornim modelima

Objavljeno u: ICASSP 2026
M. Vess, J. Janser, D. Dallinger, J. Janser, M. Vess, M. Bittner, D. Schnell, A. Jantsch

Modeliranje analognih opružnih reverba izazovno je zbog nelinearnog ponašanja i dugih repova. Predlažemo GCN-SSM, hibridni model dubokog učenja koji kombinuje zatvorene konvolucijske mreže i državne svemirske modele. Postižući vrhunski, vodeći perceptivni kvalitet u industriji, zahteva samo 125.7k parametara i omogućava modernu implementaciju CPU.
Pogledajte na stranici izdavača

Analiza ponašanja materijala i ispitivanja zamora lemljenja i rezultati predviđanja za dugoročni termički ciklus

Objavljeno u: 2025. 26. međunarodna konferencija o toplotnoj, mehaničkoj i multifizičkoj simulaciji i eksperimentima u mikroelektronici i mikrosistemima (EuroSIME)
Peter Fruehauf, Andreas Veigert, Rainer Dudek, Kerstin Kreissig, Matthias Prinz, Susana Richter-Trummer, Sven Rzepka

Ova studija potvrđuje simulacije FE u odnosu na 13-godišnja termička ispitivanja kako bi se predvidio vek umora u komponentama FBGA277 i KFN. Računovodstvo starenja materijala i skupljanja očvršćavanja u jedinjenjima za oblikovanje je od suštinskog značaja, izostavljajući preokrete skupljanja izračunato iskrivljenje. Zakoni o puzanju starih Ananda odgovaraju obrascima fizičkog neuspeha, za razliku od nestarih podataka.
Pogledajte na stranici izdavača

Rekonfiguribilna inteligentna površina za industrijsku automatizaciju: zahtevi za merenje širenja mmTalasa, simulacija i algoritam upravljanja

Objavljeno u: 2024 IEEE 35. međunarodni simpozijum o ličnim, zatvorenim i Mobile radio komunikacijama (PIMRC)
L. V. Maier, A. Hofmann, M. Schiefer, H. Radpour, M. Hofer, D. Loschenbrand, T. Zemen

Naše istraživanje predstavlja aktivnu inteligentnu površinu koja se može rekonfigurirati od 127 elemenata (RIS) koja radi na 23,8 GHz zaobilazi blokade vidne linije u industrijskim mmVave okruženjima. Kontrolisan pojačanjem zasnovanom na FET-u, efikasno fokusira signale na ciljne tačke. Merenja potvrđuju performanse širine snopa, pružajući praktične kriterijume ažuriranja za mobilno praćenje u zatvorenom prostoru.
Pogledajte na stranici izdavača

Modeliranje SiC i GaN tranzistora na osnovu impulsnih merenja S-parametara

Objavljeno u: Decembar 2025, Električni elektronski uređaji i komponente
Martin Hergt, Bernhard Hammer, Martin Sack, Lukas V. Maier, Sebastian Nielebock, Marc Hiller

U ovom istraživačkom projektu izveli smo precizan model od 12 elemenata za SiC MOSFET i GaN HEMT tranzistore snage koristeći impulsna merenja S-parametara od 2 MHz do 500 MHz. Pokrivajući odsečene, omske i aktivne regione, iterativno prilagođeni model pokazuje odlično podudaranje sa originalnim merenjima za brze pretvarače.
Pogledajte na stranici izdavača

Kontrola pokreta zasnovana na AI sa fleksibilnošću dinamike sistema

Objavljeno u: 2024 Kongres za konverziju energije i Ekpo Evropa (ECCE Evropa)
Niklas Korver; Martin Bišof; Michael Laumen; Rik V. De Donker

Algoritmi u današnjim proizvodnim mašinama postaju sve složeniji svakim danom kako bi bili u korak sa zahtevima tržišta za povećanom produktivnošću i fleksibilnošću. Ovaj rad predlaže korišćenje pojačanog učenja i neuronskih mreža za ubrzavanje razvoja kontrole pokreta za proizvodne mašine. Obučena na digitalnim blizancima, mreža prilagođava podešene tačke motora dinamici pretvarača frekvencija, smanjujući sledeće greške, izglađujući kontrolu i omogućavajući fleksibilnu ponovnu upotrebu u različitim konfiguracijama mašina.
Pogledajte na stranici izdavača