Diseño electrónico impulsado por las nuevas tecnologías

Durante años, los analistas y desarrolladores han estado diciendo que la inteligencia artificial (IA) y la automatización del diseño electrónico son una combinación perfecta por las múltiples ventajas de la IA. Los problemas de la automatización en este área tienen alta dimensionalidad, discontinuidades, no linealidades e interacciones de alto orden. ¿Qué mejor manera de lidiar con este nivel de complejidad que aplicando una tecnología que toma experiencias pasadas y las usa para predecir soluciones para problemas similares?

De hecho, la IA ha comenzado a cobrar importancia, dando grandes pasos en los últimos años. Pero a pesar de todos sus éxitos, las aplicaciones de aprendizaje automático similar a la IA, redes neuronales y Deep learning han tardado en encontrar un lugar en el diseño electrónico automatizado, aunque eso está cambiando.

¿Cómo la inteligencia artificial puede mejorar el diseño electrónico?

Cada vez con más frecuencia tenemos conocimiento de ejemplos que demuestran cómo la inteligencia artificial ha comenzado a forjar un lugar en el mundo y, más en concreto, en el proceso de diseño de chips, en algunos casos prometiendo una mejora de diez veces en la productividad.

La capacidad de la inteligencia artificial para complementar la automatización del diseño electrónico ya no se pone en duda. De hecho, la relación de trabajo entre las dos tecnologías está consolidada y continúa avanzando, con triunfos como los siguientes:

• El análisis de puntos críticos y análisis de sensibilidad de los datos de medición ayuda a encontrar áreas de diseño que puedan experimentar defectos posteriores. Para ello, se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático. Supone una mejora cualitativa, en comparación con tiempos pasados, cuando los arquitectos necesitaban confiar únicamente en su experiencia e intuición para tomar decisiones de enrutamiento y topología de interconexión.
• El surgimiento de algunos tipos de sistemas heterogéneos requiere arquitecturas que deben acomodar un grado de complejidad importante. Para llegar a una estrategia de interconexión sólida, un diseñador debe considerar una gran variedad de parámetros, entre los que cabría destacar las restricciones de enrutamiento, los requisitos de conectividad, la dependencia del protocolo o las características del proceso, como el ancho de banda y las restricciones de latencia. El número de dimensiones en el espacio de diseño puede crecer fácilmente hasta varios cientos. Lo que hubiera resultado inabarcable en hace unos años, hoy día es asequible. Para abordar estos problemas, es recomendable adoptar un flujo de diseño electrónico basado en requisitos. Así, el arquitecto especifica requisitos de conectividad, de rendimiento y casos de uso centrados en el sistema. Luego, se usan algoritmos de aprendizaje supervisado para buscar patrones en los datos de diseño de interconexión que permitan identificar estrategias prometedoras, evaluando cada enfoque de desempeño, potencia y seguridad funcional. Los algoritmos sugieren una implementación de interconexión, lo que permite al arquitecto revisar los resultados generados automáticamente y ajustar las implementaciones en consecuencia.

En ambos casos, a la minimización de los errores y el nivel de riesgo, se suma un aumento de la eficiencia y un impulso al rendimiento. Hoy día, el diseño electrónico apoyado por inteligencia artificial consigue mejores resultados, es más ágil y rentable. ¿Cuál será el siguiente paso evolutivo en este campo?

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