Elektroniikkasuunnittelun verifiointi on pitkään ollut yksi tuotekehityksen pahimmista pullonkauloista. Siemens esitteli Münchenin Electronica-messuilla uuden tekoälyratkaisun, joka automatisoi simulointien valmistelun, tulosten analysoinnin ja korjausehdotukset. Yhtiön omassa testissä 3–4 viikon työ lyheni muutamaan tuntiin. Ajansäästö oli peräti 99 prosenttia.
Siemensin Xpedition-tuotteista vastaava tuotepäällikkö David Wiens esitteli ETN:lle HyperLynx Agentic Toolkit -ratkaisua, jossa tekoälyagentit ottavat hoitaakseen suuren osan elektroniikkasuunnittelun verifiointiin liittyvästä manuaalisesta työstä. Kyse ei ole siitä, että tekoäly korvaisi perinteiset simulointiohjelmat. Sen sijaan agentit käyttävät jo olemassa olevia, fysiikan lakeihin perustuvia simulointimoottoreita.
– Generatiivinen tekoäly antaa mielellään vastauksia, mutta ne eivät välttämättä ole oikeita, Wiens muistuttaa.
Tämä on hänen mukaansa yksi suurimmista ongelmista tekoälyn soveltamisessa elektroniikkasuunnitteluun. Kielimallit perustuvat todennäköisyyksiin eivätkä Maxwellin yhtälöihin. Ne voivat tuottaa uskottavan näköisiä ratkaisuja, joiden sähköistä toimintaa ei ole kuitenkaan osoitettu oikeaksi.
Siemensin ratkaisu rakentuu useista erikoistuneista agenteista. Yksi käsittelee nopeiden signaalien eheyttä, toinen DDR-muistiväyliä ja kolmas tehonsyötön eheyttä. Agenttien toimintaa ohjaa ylemmän tason agentti, joka jakaa tehtävät ja kokoaa tulokset. Järjestelmä pystyy tunnistamaan analysoitavat signaalit, valmistelemaan simuloinnit, tulkitsemaan tuloksia ja ehdottamaan korjauksia havaittuihin ongelmiin.
Suurin ajansäästö ei välttämättä synny itse simuloinnista. Wiensin mukaan verifioinnissa kuluu valtavasti aikaa simulointimallien rakentamiseen, erilaisten työkalujen käyttämiseen ja tulosten manuaaliseen läpikäyntiin. Monimutkaisessa suunnittelussa jokainen signaalikanava voi vaatia erillistä tarkastelua.
Siemens testasi ratkaisua suunnittelulla, jossa oli 112 nopeaa signaalikanavaa. Perinteisellä työskentelytavalla koko verifiointiprosessin arvioitiin vievän 3–4 viikkoa. Tekoälyagenttien avulla työ valmistui muutamassa tunnissa. Siemensin laskelman mukaan nopeutuminen oli noin 80-kertainen eli työaika lyheni 99 prosenttia.
Wiens kuitenkin korostaa, ettei tulosta voi yleistää kaikkiin suunnittelutehtäviin. Kyseessä oli Siemensin omien asiantuntijoiden tekemä testi, eikä yhtiöllä ole vielä vastaavia mittaustuloksia asiakkailta. Todellinen hyöty riippuu suunnittelun monimutkaisuudesta ja siitä, kuinka pitkälle yrityksen nykyiset verifiointiprosessit on jo automatisoitu.
Nopeutumisen ohella tekoäly voi ratkaista toisen merkittävän ongelman eli verifioinnin puutteellisen kattavuuden. Erikoistuneita asiantuntijoita on vähän, eikä kaikkea ehditä simuloida. Wiensin mukaan asiantuntija saattaa nykyisin tarkistaa vain esimerkiksi kymmenen prosenttia suunnittelusta ja valita tarkasteltaviksi ne kohdat, joissa ongelmien riski on suurin.
Kun tekoäly hoitaa simulointien valmistelun ja analysoinnin, tarkastelu voidaan ulottaa huomattavasti suurempaan osaan suunnittelua. Samalla verifiointia voivat tehdä myös insinöörit, joilla ei ole vuosien kokemusta yksittäisistä simulointityökaluista.
Siemensin tavoitteena on edetä yksittäisistä tekoälyavustajista kohti autonomista suunnitteluprosessia, jossa eri alojen agentit tekevät yhteistyötä. Tätä tukee yhtiön vuosien aikana rakentama kokonaisuus, joka yhdistää puolijohteen, kotelon, piirilevyn ja koko järjestelmän suunnittelun sekä mekaanisen suunnittelun.
Täysin autonomiselle suunnittelulle Wiens ei kuitenkaan anna aikataulua. Hän suhtautuu epäilevästi yrityksiin, jotka lupaavat jo nyt muuttaa pelkät suunnitteluvaatimukset valmiiksi piirilevyksi. Yksinkertaisia ratkaisuja voidaan tuottaa, mutta niiden suorituskykyä tai valmistettavuutta ei välttämättä ole verifioitu.
Toinen keskeinen kysymys on tietoturva. Wiensin mukaan monet elektroniikkayritykset suhtautuvat edelleen hyvin varauksellisesti pilvipalveluihin, koska suunnitteludata sisältää arvokasta immateriaalioikeudellista omaisuutta. Siemensin ratkaisu voidaan ajaa myös yrityksen omassa ympäristössä, eikä asiakkaan suunnitteludataa käytetä kilpailijoille tarkoitettujen mallien kouluttamiseen.
Wiens ei usko tekoälyn poistavan verifiointiasiantuntijoiden tarvetta. Päinvastoin heidän työnsä voi siirtyä tuotekehityksen loppuvaiheen tarkistuksista aikaisempaan suunnitteluun, uusien protokollien kehittämiseen ja vaikeampien teknisten ongelmien ratkaisemiseen.
– Insinööreistä on jo nyt pulaa. Uskon, että tekoäly vähentää heidän työkuormaansa, mutta ei vie heidän töitään, Wiens sanoo.
– Paikannuksen tarkkuudessa, luotettavuudessa ja virrankulutuksessa otetaan nyt merkittäviä edistysaskelia, sanoo u-bloxin toimitusjohtaja Matthias Poppel. Münchenin Electronica-messuilla yhtiö esittelee GNSS-moduulia, joka lupaa alle kahden nanosekunnin ajoitustarkkuuden kriittisen infrastruktuurin tarpeisiin.
Teollisuuden sulautetut järjestelmät suunnitellaan usein 10–15 vuoden käyttöikää varten. Muistitekniikka ja komponenttien saatavuus muuttuvat kuitenkin huomattavasti nopeammin. Kingstonin Suomen liiketoiminnan kehityspäällikkö Mikko Maanoja korostaa, että muistivalinnat ja komponenttien elinkaaren hallinta on otettava huomioon jo laitteen suunnitteluvaiheessa.
Saksalainen Rohde & Schwarz on esitellyt Münchenin Electronica-messuilla uuden FNH-käsianalysaattorin, joka yhdistää spektrianalyysin, reaaliaikaisen spektrianalyysin, vektoriverkkoanalyysin ja tehomittaukset samaan laitteeseen. Uutuuden merkittävin tekninen ominaisuus on jopa 125 megahertsin reaaliaikainen analyysikaista, joka on valmistajan mukaan luokkansa levein.
5G-yhteyden rakentamiseen ei välttämättä tarvita matkapuhelinoperaattoria, SIM-kortteja eikä lisensoitua radiotaajuutta. DECT NR+ tuo 5G-standardin ominaisuuksia paikallisiin IoT-verkkoihin, joissa tarvitaan pitkää kantamaa, pientä viivettä ja luotettavaa tiedonsiirtoa. Uusi tekniikka yhdistää itsestään järjestäytyvän mesh-verkon, energiatehokkuuden ja nopean tiedonsiirron tavalla, joka haastaa monet nykyiset langattomat ratkaisut.