Entfesseln Sie die Macht der KI, um PCB-Designs zu gestalten

Im ersten Schritt werden Sie gebeten, eine Projektzusammenfassung auszufüllen, die eine Beschreibung Ihres Projekts, eine Auswahl der Funktionalitäten, die es enthalten soll, die beabsichtigte Anwendung, an welches CAD-Tool das Projekt übergeben werden soll, sowie die Möglichkeit, bevorzugte und/oder ausgeschlossene Teile und Hersteller zu bestimmen, enthält. Die Phase der Projekteinstellungen hat zwei besonders wichtige Funktionen. Erstens veranlasst sie den Benutzer, innezuhalten und einen Schritt zurückzutreten, um darüber nachzudenken, was er tun möchte, bevor er sich blindlings in die Software stürzt.

Zweitens informiert Sie die Plattform über die wesentlichen Parameter des Projekts, sodass Sie ihre Ratschläge und Antworten besser auf die Projektziele abstimmen kann. Die CELUS Design-Plattform wurde von Anfang an mit dem Gedanken an die künstliche Intelligenz entwickelt und verhält sich in vielerlei Hinsicht wie ein erfahrener Designer, der die nächste Generation berät und sein Wissen zur Verfügung stellt, die zwar vor Ideen nur so strotzt, aber nicht über die Erfahrung verfügt.

Es war dieser „begleitende" Ansatz für Projektdesign und -planung, der RECOM von Anfang an als Partner von CELUS reizte. Wir erkannten die Vorteile der künstlichen Intelligenz, wenn sie als zeitsparendes Werkzeug eingesetzt wird, das das mühsame Zusammentragen von Informationen, die Erstellung von Stücklisten, die Erstellung von Netzlisten und das Durchforsten von endlosen Datenblättern auf der Suche nach wichtigen Informationen wie Wirkungsgraden, Abmessungen oder Toleranzen überflüssig macht - eine Arbeit, die man getrost einem unermüdlichen KI-Assistenten übertragen kann, ohne dem Konstrukteur das Gefühl zu geben, nicht mehr die Kontrolle zu besitzen. In den letzten Jahren hat sich die KI jedoch weiterentwickelt und bietet nun mehr als nur Unterstützung – nämlich: Zusammenarbeit.

Sobald die CELUS-Plattform die Projekteinstellungen hinter sich gelassen hat und in die Entwurfsphase übergeht, erstellt die Software das Blockdiagramm der Systemarchitektur in gewohnter Drag-and-Drop-Manier. Die Linien, die die Funktionsblöcke verbinden, können jedoch Strom- oder Datenleitungen oder beides sein. Es ist nicht notwendig, den Verbindungstyp anzugeben, da das System weiß, wie die Funktionsblöcke miteinander verbunden werden müssen. Wenn der Schaltungsentwickler jedoch eine bestimmte Vorliebe hat, z.B. für eine I2C-Datenverbindung, weil er bereits eine bestehende Schnittstellen-Firmwarelösung für diesen Datentyp hat, kann er dem System einfach mitteilen, dass er dies wünscht. Das System wählt dann bei der Erstellung des Schaltplans die entsprechende Schnittstelle aus.

Diese Integration künstlicher Intelligenz in Designplattformen läutet einen Paradigmenwechsel im Leiterplattendesign ein, denn im Gegensatz zu herkömmlicher PCB-Software, die lediglich Verstöße gegen Designregeln anzeigt, bieten KI-gestützte Plattformen einen transformativen Ansatz. Die KI ermöglicht es dem System, riesige Informationsdatenbanken mit Leichtigkeit zu nutzen, dies gepaart mit der Intelligenz, fundierte Lösungen vorzuschlagen und so die Projektziele effektiv in funktionale elektronische Designs umzusetzen. Aus diesem Grund ist RECOM gerade dabei, das Produktportfolio, das rund 30.000 Teile umfasst, in die CELUS-Wissensdatenbank einzupflegen. Durch die Nutzung dieses Datenschatzes ist die KI in der Lage, eine differenzierte Auswahl von Komponenten zu treffen, die auf die spezifischen Anforderungen jedes Projekts zugeschnitten sind, und so die Effizienz zu steigern und die Leistung zu optimieren.

Trotz des unbestreitbaren Potenzials der KI im Leiterplattendesign ist es nur natürlich, dass Ingenieure Bedenken hinsichtlich ihrer Auswirkungen haben. Oft tauchen Fragen nach Arbeitsplatzsicherheit und Verantwortlichkeit auf: Wird KI mir den Job wegnehmen? Werde ich beschuldigt, wenn sie einen Fehler macht? Ein KI-Assistent ist jedoch keine Bedrohung, sondern kann ein zuverlässiger Partner sein, der in der Lage ist, seine Entscheidungen zu begründen und wertvolle Erkenntnisse zu liefern. Seine Fähigkeit, Entscheidungen zu begründen, fördert ein kollaboratives Umfeld, in dem weniger erfahrene Ingenieure lernen und wachsen können, ohne sich eingeschüchtert zu fühlen. Darüber hinaus bedeutet die Fähigkeit der KI zum kontinuierlichen Lernen, dass sie sich mit ihren Nutzern weiterentwickelt und sich ständig verbessert und an neue Herausforderungen anpasst.

Softwareplattformen wie CELUS nehmen das Blockdiagramm und finden geeignete Lösungen für Schaltungsdesigner, um den Schaltplan, die BoM (Bill of Materials), den Floorplan-Vorschlag und die Footprints in einer Auswahl verschiedener EDA-Formate (Electronic Design Automation) zu generieren, die mit gängiger PCB-Layout-Software wie Altium Designer, Autodesk Eagle und KiCad kompatibel sind. Im gewählten nativen EDA-Format kann der Benutzer die gegebene Lösung weiter modifizieren, um das Design zu optimieren, z.B. durch Änderung der Bauteilplatzierung, Hinzufügen von Polygonen oder Kupferguss zum Ausfüllen der Ebenen, Festlegen von Bauteilgruppen, Ändern des Stapels, usw.

Dies sind die üblichen Designoptionen, mit denen der Layouter vertraut ist, und sie ermöglichen es dem Benutzer, den Vorsprung, den der von der Plattform generierte Prototyp bietet, zu nutzen, um eine schnelle Time-to-Market-Lösung unter Verwendung seiner eigenen Designregeln und Präferenzen zu erstellen, anstatt Standardeinstellungen verwenden zu müssen. Dieser Übergabeprozess optimiert auch die Fähigkeiten der verschiedenen Softwareplattformen - KI ist großartig, um eine Idee schnell in ein Design zu verwandeln, aber die vielen spezialisierten und fortschrittlichen EDA-Plattformen sind ideal für die Generierung der Gerber-Dateien, die die erforderlichen CAM-Physikdaten wie die Kupferlagen, Lötmasken, NC-Bohrdaten usw. enthalten. Jedem das Seine.

Die Grenze zwischen dem KI-gestützten Entwurf und der Layout-Software ist nicht festgelegt. Je leistungsfähiger der Algorithmus des maschinellen Lernens wird, desto mehr Vorbereitungsarbeit kann vor der Übergabe geleistet werden. Beim Layout einer Leistungselektronik-Leiterplatte beispielsweise müssen häufig Online-Rechner eingesetzt werden, um die Strombelastbarkeit von Leiterbahnen und Durchkontaktierungen zu prüfen. Bestehende EDA-Programme verfügen oft über Module, die nützliche current density maps erstellen können, aber nur dann automatische Änderungen am Layout vornehmen können, wenn die Spannungspegel und der Leistungsbedarf der Komponenten bekannt sind.

Dieser Teil des Entwurfsprozesses muss daher weiterhin manuell durchgeführt werden und hängt in hohem Maße von den Fähigkeiten und der Erfahrung des jeweiligen Konstrukteurs ab, um geeignete Leiterbahnbreiten und Seitenverhältnisse zu wählen. Wenn diese Informationen über den Stromverbrauch jedoch dem Design-Assistenten mit künstlicher Intelligenz zur Verfügung gestellt werden könnten, könnten diese Daten mit der Layout-Software synchronisiert werden, sodass eine Maschine-zu-Maschine-Kommunikation zur automatischen Optimierung des Layout-Designs genutzt werden könnte. Obwohl diese Möglichkeiten noch nicht realisiert sind, deuten die laufenden Fortschritte darauf hin, dass sie bald zum Standard werden könnten.

Insgesamt bietet das KI-gestützte Leiterplattendesign einen transformativen Ansatz, der die Leistungsfähigkeit von Automatisierung, Optimierung und Entscheidungsunterstützung kombiniert, um den Designprozess zu rationalisieren, die Designergebnisse zu verbessern und Innovationen im Bereich des Elektronikdesigns voranzutreiben.