在電子系統設計領域，復雜性一直是一個主要的挑戰。隨著技術的進步和對更高效、更強大的電子設備的需求的增長，工程師們面臨著越來越復雜的設計要求。這些復雜性通常會導致更長的設計周期、更高的成本和潛在的設計缺陷。西門子EDA認識到迫切需要創新的解決方案來克服這些困難。

該公司已將人工智能(AI)確定為一種可以為創新提供巨大杠桿的技術。人工智能包括計算技術，使機器能夠在沒有人為干預的情況下進行推理和推斷。人工智能解決方案可以分析大量數據，以識別模式和趨勢，改進流程并為更好的決策提供建議。

西門子EDA在人工智能技術方面進行了大量投資，并將其應用于各種產品領域，包括PCB設計、自動駕駛系統、智能工廠車間管理和智能城市管理。該公司最近發布了一份白皮書，深入研究了人工智能技術的應用如何解決印刷電路板(PCB)設計中的挑戰。

PCB設計的挑戰

PCB電子系統工程師在設計復雜、快速的集成電路時面臨著挑戰，這些集成電路需要足夠的功率、冷卻、信號完整性和熱完整性。他們必須在縮短上市時間的同時，提供高性能PCB和互連電子系統，同時最大限度地降低功耗。了解PCB設計和EDA工具涉及一個陡峭的學習曲線，工程師通常在工作中學習。組件選擇是另一個挑戰，需要對數據表進行廣泛的研究和分析。

對人工智能應用

人工智能可以挖掘已完成的設計，以識別模式并指導設計師進行下一個邏輯步驟，從而提高設計質量和效率。人工智能可以根據歷史信息開發模型，推薦可行的組件選項，加快選擇過程。將其與實時可見性集成到組件供應鏈中，它將變成一種強大的功能。

人工智能驅動電子設計的最終目標是讓人工智能算法生成PCB設計和制造輸出，減少設計時間并消除代價高昂的錯誤。

生成設計

生成式設計是一種創新的方法，它使用算法和計算方法根據指定的參數和約束自動生成和優化設計方案。它結合了人工智能，機器學習(ML)，深度學習(DL)和先進的仿真技術的力量，探索廣闊的設計空間，并產生優化和高效的設計。

在電子系統設計中利用人工智能的好處

生成組件模型(如符號、物理幾何和仿真模型)非常耗時。自然語言處理和圖像識別等人工智能技術可以自動處理數據表并生成所需的模型，利用領域知識減少人工工作量。

原理圖連接，在組件之間建立連接，是另一項手工任務。經過完整設計訓練的ML模型可以推薦組件并建議引腳到引腳的連接，從而加快設計過程。

功能塊的動態重用和智能數據庫管理可以通過訓練DL模型來實現，使設計工具能夠預測塊的潛在功能，并建議可重用的放置和路由選項。

約束，例如布局、高速設計、制造和測試規則，通常是手動輸入的，這就帶來了出錯的風險。AI可以根據當前設計和已發布設計的知識推薦約束集和值，從而簡化流程。

布局任務(如組件放置和路由)非常耗時。人工智能系統可以根據完成的設計推薦放置和路由策略，并且可以應用諸如草圖路由之類的高級路由方法。自動路由和分析工具也可以從AI/ML算法中受益，以生成最佳路線并執行準確的模擬。

總結

人工智能在提高運營效率和用戶專業知識方面越來越重要。在PCB設計中，人工智能在自動化手工流程和使入門級用戶能夠執行以前需要專業知識的任務方面特別有價值。通過利用人工智能技術，可以加速決策，實現日常流程的自動化，新用戶可以更有效地工作，并且可以優化多域系統的性能和可制造性。

作為西門子Xcelerator產品組合的一部分，人工智能驅動的工具使電子系統設計公司能夠利用人工智能技術，將未來的產品推向市場。西門子不斷發現可以應用人工智能來改進設計工具的新用例，并投入時間和資源來增強現有算法或開發創新方法來應對挑戰。

審核編輯：劉清