Зростає розрив між тим, що потрібно дизайнерам друкованих плат, і тим, що можливо. AI закриває цю прогалину, оскільки може збільшити здібності інженерів прискорити проектування та швидше виводити продукти на ринок.
Використовуючи штучний інтелект, наступне покоління дизайну електронних систем забезпечує підтримку дизайну, яка підвищує продуктивність, усуваючи розриви в потужності в командах з проектування друкованих плат і дозволяючи їм ефективно вирішувати складні завдання.
Дизайн друкованої плати AI заповнює прогалини та зменшує потребу в ресурсах, одночасно збільшуючи потужність.
Зростаючий попит на складні функціональні можливості та взаємопов'язані технології в сучасній електроніці сприяє сплеску діяльності з проектування систем, спонукаючи інженерів до інновацій.
Складність всередині систем переживає вибух, обумовлений зближенням різноманітних технологій, попитом на багатогранні функціональні можливості та пошуком взаємопов'язаних рішень.
Ескалація витрат і графіків у рамках проектів досягає безпрецедентних висот, на які впливають збої в ланцюжку поставок, підвищення цін на матеріали, дефіцит робочої сили та підвищений попит на спеціалізовану експертизу.
Існує зростаючий розрив між попитом у галузі та наявним фондом талантів у проектуванні електронних систем.
Коли ці досвідчені експерти з проектування електронних систем йдуть, вони беруть із собою цінні знання, досвід та інституційну пам'ять, створюючи розрив у навичках, який створює значні проблеми для організацій.
Наші рішення для проектування друкованих плат AI використовують три моделі навчання AI для вирішення конкретних проблем та підвищення продуктивності.
Визначте ключові дані, тенденції та зв'язки, які не є практичними за допомогою традиційних методів.
Використовуйте прогнозні моделі, щоб зменшити обчислювальні вимоги та прискорити прийняття рішень.
Використовуйте моделі штучного інтелекту для створення нового вмісту, прискорюючи створення дизайну та оптимізацію системи.
Визначте доступну потужність обробки та цільову кількість оцінок. Потім визначте змінні дизайну та цілі оптимізації, і механізм AI оптимально досліджує простір дизайну та рекомендує найкращий варіант. Він також створює сурогатні моделі для прискорення майбутніх аналізів. Дізнатися більше про HyperLynx Design Space Exploration.
Модель машинного навчання на льоту, яка аналізує використання команд користувача під час процесу проектування друкованої плати та передбачає наступну команду, яка, ймовірно, знадобиться на основі останньої використаної команди. Може використовувати модель насіння або експерт команди дизайнерів компанії може навчити нову модель. Ця функція доступна у всіх продуктах проектування електронних систем наступного покоління.
Запитуйте характеристики компонентів та задайте питання природної мови, щоб отримати контекстно релевантні відповіді. Зручний інтерфейс чат-бота та підказкові шаблони допомагають швидше приймати рішення щодо вибору важливих компонентів. Ця функція доступна у всіх продуктах проектування електронних систем наступного покоління.
Наші продукти проектування електронних систем наступного покоління використовують штучний інтелект для покращення можливостей інженерів, оптимізації та оптимізації їх робочих процесів.
