復(fù)雜的任務(wù)可以更快、更準(zhǔn)確地完成，現(xiàn)在可以更可靠地預(yù)測(cè)故障，并在故障發(fā)生之前進(jìn)行修復(fù)。用于實(shí)現(xiàn)這一切的人工智能技術(shù)，以及如何將這些技術(shù)應(yīng)用于更多任務(wù)，是西門(mén)子數(shù)字工業(yè)軟件公司(Siemens Digital Industries Software)最新白皮書(shū)的主題。白皮書(shū)全面展示了我們不斷變化的世界，這是電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)專業(yè)的必讀書(shū)目。首先讓我們看看西門(mén)子數(shù)字工業(yè)公司對(duì)人工智能的看法及其對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的影響。

行業(yè)中的人工智能工具

人工智能這個(gè)詞的含義非常廣泛。它代表了算法和信息處理策略的集合。其中許多概念已經(jīng)存在了很長(zhǎng)一段時(shí)間，有些可以追溯到20世紀(jì)40年代。由巨大的處理能力支持的新應(yīng)用策略組合創(chuàng)造了我們現(xiàn)在正在目睹的革命。根據(jù)白皮書(shū):

在過(guò)去的十年里，人工智能(AI)已經(jīng)從一個(gè)有遠(yuǎn)見(jiàn)的概念發(fā)展成為許多大公司的主流現(xiàn)實(shí)。

白皮書(shū)概述了在這場(chǎng)革命中發(fā)揮作用的技術(shù)，以及它們?nèi)绾谓Y(jié)合起來(lái)解決現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題。建議您從白皮書(shū)中獲得所有這些的第一手資料。這些技術(shù)通過(guò)數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和心理學(xué)交織在一起。它們包括機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。人工智能應(yīng)用的目標(biāo)是廣泛的，包括:

?做出明智的決定，提高效率；

?以最小的努力完成日常任務(wù)，提高工作效率；

?通過(guò)推薦下一個(gè)任務(wù)來(lái)提高專業(yè)知識(shí)；

?AI在PCB設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。

白皮書(shū)以PCB設(shè)計(jì)為例，說(shuō)明人工智能的影響。PCB設(shè)計(jì)對(duì)工程師提出了挑戰(zhàn)，他們需要為復(fù)雜快速的IC提供足夠的功率和冷卻，同時(shí)保持電路板上各種IC之間的每個(gè)高速信號(hào)的信號(hào)和熱完整性。問(wèn)題的復(fù)雜性可能會(huì)迅速爆發(fā)。這個(gè)應(yīng)用程序提供了一個(gè)很好的背景，可以看到人工智能可以改變?cè)O(shè)計(jì)的各種方式。

白皮書(shū)討論了人工智能對(duì)設(shè)計(jì)過(guò)程的許多影響。這里是一個(gè)簡(jiǎn)短的總結(jié):

學(xué)習(xí)曲線：經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師可以憑借直覺(jué)選擇最佳應(yīng)用工具和設(shè)置選項(xiàng)。這就是高級(jí)工程師的生產(chǎn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于初級(jí)工程師的主要原因。如果人工智能能夠捕捉到這種直覺(jué)，讓初級(jí)工程師像高級(jí)工程師一樣工作，那會(huì)怎么樣?

組件選擇：工程師花費(fèi)大量時(shí)間研究組件的選擇，以最佳地滿足系統(tǒng)需求。如果一個(gè)基于歷史信息的模型能夠大大減少選擇時(shí)間，結(jié)果會(huì)怎樣呢?

組件模型創(chuàng)建：生成模型來(lái)表示組件(例如，符號(hào)、2D/3D物理幾何和仿真模型)需要花費(fèi)大量時(shí)間，并且需要許多不同的技能。如果自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)可以在這里應(yīng)用呢?

原理圖連接：最佳的組件放置和連接需要一個(gè)廣闊的設(shè)計(jì)視角。這是人工智能發(fā)揮作用的另一個(gè)機(jī)會(huì)。

動(dòng)態(tài)重用：一旦設(shè)計(jì)完成，應(yīng)用于一個(gè)設(shè)計(jì)的知識(shí)通常就會(huì)丟失。如果這些知識(shí)可以被保存和管理呢?

約束條件：同樣，先驗(yàn)知識(shí)可以使這項(xiàng)任務(wù)更容易，得到更高質(zhì)量的結(jié)果。

布局：這些任務(wù)使用啟發(fā)式方法優(yōu)化自動(dòng)化過(guò)程。如果人工智能可以讓這些方法更具體、更準(zhǔn)確呢?

分析和驗(yàn)證：對(duì)材料特性、物理布局和溫度/電壓等因素的設(shè)計(jì)敏感性都使這一過(guò)程具有挑戰(zhàn)性。如果人工智能可以將相互依賴關(guān)系提煉成一個(gè)更可預(yù)測(cè)的模型呢?

設(shè)計(jì)綜合：將所有這些結(jié)合在一起，生成AI方法將產(chǎn)生巨大影響。

大局觀

西門(mén)子數(shù)字工業(yè)軟件涉足非常廣泛。客戶遍及許多市場(chǎng)、行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域。白皮書(shū)討論了在這一廣泛領(lǐng)域部署人工智能的一些投資。

討論的例子包括：

?基于AI/ ML的邊緣應(yīng)用加速器更快進(jìn)入市場(chǎng)；

?基于遺傳算法的輸電網(wǎng)高效解耦電容組優(yōu)化；

?一個(gè)自適應(yīng)UI，通過(guò)預(yù)測(cè)用戶最有可能使用的命令來(lái)提高用戶的工作效率；

?在微流中提供下一步建議的準(zhǔn)確率達(dá)到90%。

這是一套應(yīng)用非常廣泛的AI應(yīng)用程序，涵蓋設(shè)計(jì)、制造和生產(chǎn)。作為西門(mén)子X(jué)celerator產(chǎn)品組合的一部分，這些工具可幫助電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)公司利用人工智能技術(shù)將未來(lái)產(chǎn)品推向市場(chǎng)。