Quilter
Quilter es una plataforma de IA basada en la física que automatiza el layout de PCB, transformando el …
Quilter es una plataforma de IA basada en la física que automatiza el layout de PCB, transformando el proceso de diseño de semanas a horas. Permite a los equipos de hardware iterar rápidamente en prototipos y placas de prueba, gestionando de forma autónoma la colocación y el enrutamiento de componentes. Se integra a la perfección con los flujos de trabajo existentes y prioriza la seguridad de la PI con opciones de despliegue local (on-premise).
Acerca de Automatización de Diseño Electrónico
Las herramientas de Automatización de Diseño Electrónico (EDA) son soluciones de software especializadas impulsadas por IA que optimizan y agilizan todo el ciclo de vida del desarrollo de productos electrónicos. Estas herramientas aprovechan algoritmos avanzados, incluyendo el aprendizaje automático, para automatizar tareas complejas desde el diseño y simulación de circuitos hasta el diseño y verificación de PCB. Aceleran significativamente el proceso de diseño, reducen errores y permiten la creación de sistemas electrónicos altamente sofisticados y confiables, siendo un componente crítico dentro del campo más amplio de la ingeniería.
Características Principales
- Diseño y Captura de Circuitos: Herramientas para la entrada de esquemáticos, selección de componentes y diseño jerárquico.
- Simulación y Análisis: Simuladores avanzados para análisis analógico, digital, de señal mixta y electromagnético para predecir el comportamiento del circuito.
- Diseño y Enrutamiento de PCB: Herramientas automatizadas e interactivas para la colocación física de componentes y el enrutamiento de interconexiones en placas de circuito impreso.
- Verificación y Pruebas: Metodologías y herramientas para la verificación funcional, la comprobación de reglas de diseño (DRC), la comparación de diseño con esquemático (LVS) y la generación de patrones de prueba.
- Síntesis y Optimización Lógica: Para diseños digitales, convierte descripciones de alto nivel (RTL) en netlists a nivel de puerta y optimiza el rendimiento, la potencia y el área.
Escenarios de Aplicación
Las herramientas EDA son indispensables para ingenieros de hardware, diseñadores de semiconductores y desarrolladores de sistemas embebidos en diversas industrias. Se utilizan en el diseño de microprocesadores, chips de memoria, sistemas de comunicación, electrónica de consumo y unidades de control automotriz, permitiendo la creación rápida de prototipos y la validación rigurosa de sistemas electrónicos complejos antes de la fabricación.
Cómo Elegir
La selección de una solución EDA requiere evaluar su compatibilidad con flujos de diseño específicos (por ejemplo, analógico, digital, RF), la amplitud de su conjunto de características para simulación y verificación, las capacidades de integración con sistemas CAD/PLM existentes, y el soporte y ecosistema del proveedor. Considere también la escalabilidad para futuros proyectos y el costo total de propiedad, incluyendo licencias y capacitación.
Automatización de Diseño ElectrónicoEscenario de uso
Optimización Automatizada del Diseño de PCB
Los ingenieros de hardware que diseñan placas de circuito impreso (PCB) multicapa complejas utilizan herramientas EDA impulsadas por IA para automatizar la colocación de componentes y el enrutamiento de trazas. Al introducir las restricciones de diseño y los objetivos de rendimiento, las herramientas generan diseños optimizados que minimizan los problemas de integridad de la señal, reducen el tamaño de la placa y mejoran la fabricabilidad, reduciendo significativamente el tiempo de diseño manual y los ciclos de iteración.
Aceleración de la Verificación de ICs con IA
Los equipos de diseño de semiconductores emplean herramientas avanzadas de verificación EDA integradas con aprendizaje automático para acelerar la verificación funcional de circuitos integrados (ICs). Estas herramientas pueden identificar posibles fallos de diseño, predecir casos extremos y generar bancos de pruebas inteligentes de manera más eficiente que los métodos tradicionales, reduciendo drásticamente el tiempo y los recursos computacionales necesarios para asegurar la corrección del diseño.
Diseño Generativo para Circuitos Analógicos
Los diseñadores de IC analógicos aprovechan las herramientas EDA generativas para explorar nuevas topologías de circuitos y optimizar los parámetros de rendimiento. Al definir especificaciones de alto nivel, los algoritmos de IA pueden sintetizar y evaluar automáticamente numerosas configuraciones de circuitos, proporcionando soluciones innovadoras para amplificadores, filtros y convertidores de datos que podrían ser difíciles de concebir mediante el diseño manual, empujando los límites del rendimiento analógico.
Optimización del Diseño y Síntesis de FPGA
Los desarrolladores de sistemas embebidos que trabajan con Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) utilizan herramientas EDA para optimizar la síntesis lógica, la colocación y el enrutamiento. Los algoritmos de IA dentro de estas herramientas pueden analizar las restricciones de diseño y las arquitecturas de dispositivos objetivo para lograr un mejor cierre de temporización, reducir el consumo de energía y maximizar la utilización de recursos, lo que lleva a implementaciones de FPGA más eficientes y de mayor rendimiento.
Análisis de Integridad de Potencia con Aprendizaje Automático
Los ingenieros de electrónica de potencia y arquitectos de sistemas aplican herramientas EDA mejoradas con aprendizaje automático para un análisis sofisticado de la integridad de potencia (PI) de sistemas electrónicos complejos. Estas herramientas pueden predecir caídas de voltaje, densidades de corriente e problemas de interferencia electromagnética (EMI) en las redes de suministro de energía, ayudando a los diseñadores a mitigar proactivamente problemas potenciales y asegurar una operación estable y confiable del sistema.
Generación Automatizada de Patrones de Prueba (ATPG)
Los ingenieros de pruebas en la fabricación de semiconductores confían en las herramientas EDA para la Generación Automatizada de Patrones de Prueba (ATPG) para crear vectores de prueba eficientes para detectar defectos de fabricación en circuitos integrados. Los algoritmos de IA pueden optimizar estos patrones de prueba para lograr una alta cobertura de fallos con un tiempo de prueba mínimo, asegurando la calidad y fiabilidad de los chips producidos en masa mientras se reducen los costos de prueba.