智能验证

让工程师能够自动生成工件，掌握复杂的方法、工具和标准。通过专注于关键设计工作来提高他们的专业知识和效率，同时自动生成微不足道的输出。

没有经验的工程师受益于方法、工具和标准的快速学习曲线，这使他们能够更快地做出有效的贡献，并减少在容易出错的手动流程上花费的时间。

借助 AI 驱动的验证引擎，体验无与伦比的一致性。通过在验证过程中生成标准化代码，实现更高质量的结果并减少人为错误。

利用智能分析中嵌入的无监督机器学习来快速识别和解决覆盖差距，从而显著缩短覆盖范围关闭所需的时间。

自动执行模式分析、跨孔分析和日志聚类等任务。智能分析可简化对大型数据集的解释，从而更容易识别和解决复杂设计中的问题。

减少手动工作，使工程师能够专注于更高价值的任务，并在很短的时间内完成纠正措施。

尽早发现回归过程中的故障，从而更快地开始调试工作，并减少在问题解决上花费的总时间。

利用预测性测试计划和分发来优化计算资源，降低硬件和软件利用率，同时确保测试高效完成。

利用智能回归自动排定优先级的测试计划，促进快速迭代和完善，从而更快地向设计和验证团队提供反馈。

部署监督式和半监督式机器学习，快速找到导致失败的提交或设计变更，从而减少调试时间。

智能调试可自动创建故障签名，将相似和重复的问题组合在一起，并防止冗余的调试工作。

通过自动化调试过程的关键方面，智能调试工具显著减少了工程师在识别和解决问题上花费的时间，从而提高了整体生产力和效率。

自动创建有针对性的刺激措施，将重点放在未命中的保险箱上，减少专家进行长时间手动分析的需求。

通过自动识别和部署工具优化来最大限度地减少仿真开销，从而缩短回归时间，同时保持准确的结果

Predictive AI 利用过去的仿真数据和设计结构来预测和动态调整优化设置，确保在整个仿真运行过程中实现最佳仿真性能和效率。