Skip to main content
Bu sayfa, otomatik çeviri yardımıyla görüntülenmektedir. İngilizce olarak görüntülenmesini ister misiniz?
Bir kişi önünde bir devre kartı olan bir bilgisayarda çalışıyor.

AI ve PCB tasarımının kesişimi

PCB tasarımcılarından ihtiyaç duyulan ile mümkün olan arasında bir boşluk büyüyor. Yapay zeka bu boşluğu kapatıyor çünkü mühendislerin tasarımı hızlandırma ve ürünleri pazara daha hızlı getirme yeteneklerini artırabiliyor.

VİDEO

Yapay zeka destekli PCB tasarımı

Yapay zekadan yararlanan yeni nesil elektronik sistem tasarımı, üretkenliği artıran, PCB tasarım ekiplerindeki kapasite boşluklarını kapatan ve karmaşık zorlukların etkili bir şekilde üstesinden gelmelerini sağlayan tasarım desteği sağlar.

Elektronik sistem tasarımı için neden yapay zekaya ihtiyacımız var?

AI PCB tasarımı boşlukları doldurur ve kapasiteyi artırırken kaynak ihtiyacını azaltır.

Sistem tasarım etkinliği artıyor

Modern elektronikte karmaşık işlevlere ve birbirine bağlı teknolojilere yönelik artan talep, sistem tasarım faaliyetlerinde bir artışa katkıda bulunarak mühendisleri yenilik yapmaya teşvik ediyor.

Sistem karmaşıklığı patlıyor

Sistemlerdeki karmaşıklık, çeşitli teknolojilerin yakınsaması, çok yönlü işlevlere olan talep ve birbirine bağlı çözümlerin arayışından kaynaklanan bir patlama yaşıyor.

Maliyetler ve programlar hızla artıyor

Projelerdeki maliyetlerin ve programların artması, tedarik zinciri kesintileri, artan malzeme fiyatları, işgücü kıtlığı ve uzmanlık uzmanlığına olan artan talepten etkilenen benzeri görülmemiş yüksekliklere ulaşıyor.

Üniversiteler yeterince mühendis mezun etmiyor

Endüstri talebi ile mevcut elektronik sistemleri tasarım yetenek havuzu arasında genişleyen bir boşluk var.

Mevcut yetenekler yavaş yavaş işgücünden ayrılıyor

Bu deneyimli elektronik sistem tasarım uzmanları ayrılırken, değerli bilgi, uzmanlık ve kurumsal belleği yanlarında alarak kuruluşlar için önemli zorluklar yaratan bir beceri boşluğu yaratırlar.

Yapay zeka çözümlerimiz neler sunuyor?

AI PCB tasarım çözümlerimiz, belirli zorlukları çözmek ve üretkenliği artırmak için üç AI öğrenme modeli kullanır.

Analitik Yapay Zeka

Geleneksel yöntemlerle pratik olmayan temel veri içgörülerini, eğilimleri ve ilişkileri tanımlayın.

Tahmine dayalı yapay zeka

Hesaplama gereksinimlerini azaltmak ve karar vermeyi hızlandırmak için tahmine dayalı modeller kullanın.

Üretken Yapay Zeka

Yeni içerik oluşturmak, tasarım oluşturmayı ve sistem optimizasyonunu hızlandırmak için yapay zeka modellerinden yararlanın.

KULLANIM DURUMU

Analitik AI: tasarım uzay araştırması

Mevcut

işlem gücünü ve hedef değerlendirme sayısını tanımlayın. Ardından tasarım değişkenlerini ve optimizasyon hedeflerini tanımlayın ve AI motoru tasarım alanını en iyi şekilde araştırır ve en iyi seçeneği önerir. Ayrıca gelecekteki analizleri hızlandırmak için taşıyıcı modeller oluşturur. Hakkında daha fazla bilgi edinin HyperLynx Uzay Keşfi Tasarımı.

KULLANIM DURUMU

Tahmine dayalı AI: UI komut tahmini

PCB tasarım süreci sırasında kullanıcının komut kullanımını analiz eden ve kullanılan son komuta göre ihtiyaç duyulması muhtemel bir sonraki komutu tahmin eden anında bir makine öğrenimi modeli. Tohum modelinden yararlanabilir veya bir şirketin tasarım ekibi uzmanı yeni bir model eğitebilir. Bu özellik tüm yeni nesil elektronik sistem tasarım ürünlerinde mevcuttur.

KULLANIM DURUMU

Üretken AI: etkileşimli veri sayfaları

Bağlamsal olarak alakalı yanıtlar almak için bileşen özelliklerini sorgulayın ve doğal dil soruları sorun. Kullanıcı dostu chatbot arayüzü ve bilgi istemi şablonları, kritik bileşen seçim kararlarını daha hızlı almanıza yardımcı olur. Bu özellik tüm yeni nesil elektronik sistem tasarım ürünlerinde mevcuttur.

KAYNAKLAR

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin