استفاده از هوش مصنوعی در طراحی مدارات الکترونیک

استفاده از هوش مصنوعی در طراحی مدارات الکترونیک

قطعاً استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در حال متحول کردن حوزه طراحی مدارات الکترونیک است. این فناوریها مراحل طراحی را خودکارتر، هوشمندتر و کارآمدتر کرده و به مهندسان اجازه میدهند تا بر روی بخشهای خلاقانه و پیچیده تر کار متمرکز شوند.

۱. جایگذاری و مسیریابی بهینه (Optimization & Routing)

این سنتی ترین و پرکاربردترین حوزه است. طراحی PCB با هزاران قطعه و اتصال، یک مسئله بهینه سازی بسیار پیچیده است.

چگونه AI کمک میکند؟ الگوریتمهای بهینه سازی هوشمند (مانند الگوریتم های ژنتیک، تبرید شبیه سازی شده و …) و اخیراً یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) میتوانند میلیاردها حالت ممکن برای چیدمان قطعات و ترسیم مسیرها را بررسی کنند.

مزیت: این الگوریتم ها اغلب راه حلهایی پیدا میکنند که از نظر طول مسیر، کاهش تداخل الکترومغناطیسی (EMI)، مدیریت حرارتی و مصرف انرژی بهینه تر از طراحی های دستی یا الگوریتم های قدیمی هستند. شرکتهایی مانند Cadence و Synopsys از AI در ابزارهای خود، مثل Cadence Cerebrus برای این منظور استفاده میکنند.

۲. طراحی و بهینه سازی مدارهای آنالوگ (Analog Circuit Design)

طراحی مدارهای آنالوگ بسیار پیچیده، زمانبر و نیازمند دانش تخصصی عمیق است.

چگونه AI کمک میکند؟ AI میتواند با شبیه سازی های گسترده، پارامترهای بهینه برای المانهای مدار (مقاومت ها، خازنها، ترانزیستورها و …) را پیدا کند تا به مشخصات مطلوب (مانند بهره، پهنای باند، نویز) برسد. همچنین میتواند Topologyهای جدیدی برای مدارها پیشنهاد دهد.

مثال: پژوهشگران از شبکه های عصبی برای مدل سازی رفتار ترانزیستورها و سایر قطعات استفاده میکنند تا شبیه سازیها سریعتر و کارآمدتر انجام شوند.

۳- پیش بینی و شناسایی خطاها (Failure Prediction & Bug Detection)

AI میتواند الگوهای موجود در داده های شبیه سازی یا حتی کدهای HDL مانند Verilog, VHDL را تحلیل کند.

چگونه AI کمک میکند؟ با آموزش مدلهای ML بر روی حجم عظیمی از داده های طراحی های موفق و ناموفق، AI میتواند نقاط بالقوه شکست، تداخل سیگنال ها، مشکلات timing و سایر باگها را قبل از ساخت نمونه اولیه شناسایی و پیش بینی کند. این امر در زمان و هزینه صرفه جویی زیادی میکند.

۴. تولید کد HDL و توصیف سخت افزار (HDL Generation)

ایده نوشتن توصیف سخت افزاری به زبان طبیعی و تبدیل آن به کد HDL توسط AI در حال تبدیل شدن به واقعیت است.

چگونه AI کمک میکند؟ مدل های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4 یا مدل های خاص حوزه الکترونیک می توانند با درک مشخصات نوشته شده به زبان انگلیسی، کد اولیه Verilog یا VHDL تولید کنند. اگرچه این کدها ممکن است بلافاصله قابل استفاده نباشند، اما نقطه شروع بسیار خوبی هستند و روند طراحی را سرعت می بخشند.

۵. تأیید صحت طراحی (Design Verification)

فرآیند تأیید صحت عملکرد یک مدار (Functional Verification) یکی از طولانی ترین مراحل طراحی است.

چگونه AI کمک میکند؟ AI میتواند به صورت خودکار سناریوهای تست بهینه و کارآمدی ایجاد کند که احتمال یافتن باگها را به حداکثر میرساند. به جای اجرای هزاران تست تکراری، AI بر روی تستهای “مربوط” و “حساس” تمرکز میکند.

۶. پیش بینی عملکرد و مصرف انرژی (Performance Prediction)

AI میتواند بر اساس داده های گذشته و شبیه سازیها، عملکرد نهایی یک مدار (مانند سرعت کلاک، تأخیر) و مصرف انرژی آن را با دقت بالا پیش بینی کند.

ابزارها و پلتفرم های موجود:

Cadence Cerebrus یک ابزار commercial است که  از یادگیری تقویتی برای خودکارسازی و بهینه سازی طراحی های دیجیتال و آنالوگ RF استفاده میکند.

Synopsys DSO.AIیک ابزار commercial است که طراحی خودکار سیستم روی تراشه (SOC) را با AI ممکن میسازد.

Google’s Circuit Training یک فریم ورک open-source بر پایه یادگیری تقویتی برای مشکل جایگذاری  است و مسیریابی در طراحی تراشه که توسط گوگل توسعه داده شده و در پروژه های تراشه سازی خود استفاده میکند.

ChipGPT  پروژه های تحقیقاتی است که از مدل های زبانی برای تولید کد HDL استفاده میکنند.

چالش ها و محدودیت ها:

نیاز به داده های باکیفیت: مدلهای AI برای یادگیری به حجم عظیمی از داده های آموزشی باکیفیت (شبیه سازی ها، طراحی های گذشته) نیاز دارند.

محرمانه بودن داده ها: طراحی مدارات معمولاً متعلق به شرکت ها است و دسترسی به داده های متنوع برای آموزش مدل های عمومی را دشوار میکند.

قابلیت اطمینان (Reliability): در بسیاری از موارد، مهندسان باید دلیل پشت یک تصمیم طراحی را بدانند. برخی از مدلهای AI (مانند شبکه های عصبی عمیق) مانند “جعبه سیاه” عمل میکنند و استدلال آنها واضح نیست.

پیچیدگی محاسباتی: آموزش مدل های پیچیده AI به توان پردازشی بسیار بالایی نیاز دارد.

در نیت باید بدانیم که، هوش مصنوعی دیگر یک مفهوم آینده نگر نیست، بلکه ابزاری قدرتمند و transform کننده در جعبه ابزار مهندسان الکترونیک است. این فناوری در حال خودکار کردن کارهای تکراری و زمان بر است و به مهندسان اجازه میدهد تا بر روی نوآوری، معماری سیستم و حل مسائل پیچیده تر تمرکز کنند. آینده طراحی الکترونیک به همکاری نزدیک بین مهندسان و سیستم های هوشمند AI وابسته خواهد بود.

امیدواریم از این مقاله لذت ببرید

با تشکر  گروه تخصصی پاور روم