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Personalización de la IA para EDA

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están transformando el campo de la automatización del diseño electrónico (EDA) al ofrecer nuevas formas de optimizar el diseño de hardware y resolver problemas complejos. En una reciente entrevista con expertos del sector, se debatieron las ventajas e inconvenientes de la IA y el ML en EDA, arrojando luz sobre el estado actual y las perspectivas de futuro de esta apasionante tecnología.

Según Jackson, desde la perspectiva del desarrollo de aplicaciones, el aprendizaje automático es actualmente el centro de atención en EDA, y se espera que la IA más general llegue más adelante. Las empresas de EDA están creando aplicaciones especializadas dirigidas a problemas concretos, como el diseño de circuitos impresos, la verificación funcional y la exploración de potencia, rendimiento y área (PPA) para el diseño de circuitos integrados digitales (CI). Las distintas aplicaciones requieren herramientas diferentes, y el objetivo es aprovechar la IA para ofrecer valor a los clientes y optimizar sus diseños de hardware.

Sumner destacó la importancia de identificar los problemas adecuados para resolverlos con IA a corto plazo. La reducción de datos es un área en la que la IA puede aplicarse para manejar la ingente cantidad de datos generados sobre el terreno y extraer información relevante para los ingenieros. Sin embargo, hizo hincapié en que actualmente la atención se centra en las técnicas de ML y que la tecnología de base debería funcionar para todos, pero puede personalizarse para aplicaciones específicas.

Pan señaló que las empresas más pequeñas no tienen por qué crear su propia infraestructura de IA, ya que existen plataformas establecidas como PyTorch, TensorFlow y Microsoft, disponibles en empresas más grandes como Google y Facebook. La personalización de estas infraestructuras existentes puede permitir a las pequeñas empresas desarrollar nuevos algoritmos e impulsar el estado del arte en sus respectivas aplicaciones.

Sin embargo, el panel también reconoció que existen límites a la medida en que la IA y el ML pueden aventurarse fuera de la caja de aplicaciones predefinidas. Sumner señaló que la herramienta es el marco de las capacidades de la IA, y que debe funcionar como se espera dentro de sus límites. Yu compartió un ejemplo del mundo real en el que la IA aún no ha llegado al punto de ayudar a los ingenieros con tareas de depuración complejas, lo que pone de relieve que aún quedan retos por superar para aprovechar plenamente el potencial de la IA en EDA.

A pesar de las dificultades, los expertos se mostraron optimistas sobre el futuro de la IA en EDA. Yu expresó sus esperanzas de que la IA pueda acelerar el diseño de hardware y optimizar los diseños de formas únicas que antes no eran posibles. Jackson subrayó que las grandes empresas seguirán invirtiendo en IA internamente para optimizar sus operaciones, mientras que las empresas de EDA se centrarán en ofrecer soluciones más generales que puedan ampliarse y utilizarse en diferentes empresas. Pan también hizo hincapié en que la IA tiene el potencial de dar rienda suelta a la creatividad de ingenieros geniales y ampliar los límites de lo que es posible en EDA.

En conclusión, la IA y el ML ya están teniendo un impacto significativo en EDA, siendo el aprendizaje automático el foco actual. Aunque existen retos y limitaciones, hay optimismo sobre el potencial de la IA para optimizar el diseño de hardware, resolver problemas complejos y ampliar los límites de lo que es posible en EDA. A medida que la tecnología siga evolucionando, se espera que desempeñe un papel crucial en la configuración del futuro del diseño electrónico y acelere la innovación en la industria de los semiconductores.

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