Optimality Intelligent System Explorer

子供の頃、私は冗談のつもりで、下の言葉を読んだことを覚えています。

プッシュボタン時代を脱し、ボタンが自らを押す時代に突入します。

先進運転支援システム (ADAS) や自動運転の開発を見ると、まだボタンが自らを押す段階ではありませんが、その方向に進んでいます。実際、そのような自動化が多くのドライブシーンで実現するのかどうかはわかりません。ただ、高速道路や広い街路を走るトラックをイメージすることはできます。私がサンフランシスコに住んでいた場所の近く、4thとTownsendには、Safeway(*アメリカのスーパーマーケット)があります。搬入口は裏手にあり、大きな18輪車を何にもぶつけることなく後ろ向きに停めるためには交通を止めての誘導が必須で、そのためには何人かの熟練した人々が必要です。私の考える将来像では、自動運転トラックは、人間が最も難しいことを行うものであり、それは、船のドッキング方法に基づくパイロットモデルか、あるいは軍事作戦でドローンが飛行するように、1人のオペレーターが多くの車両を動かす中央オペレーションか、そのどちらかだと考えています。

電子システムの設計においても、人間の専門知識が同様に活用されていると思います (つまり、検証や分析など、非常に一般的な意味で) 私たちは、手動プロセスから、Cadence Cerebrusのような製品を使用した自動プロセスに移行し、1人の設計者が並行してデザインの多くの異なるブロックを管理している時代に向かっています。

Optimality Intelligent System Explorer

昨日、CadenceLIVEシリコンバレーで、Cadence CEOのAnirudh DevganがOptimality Intelligent System Explorerを発表しました。他に、Cadence OnCloud SaaS and e-Commerce Platformも発表しました。そのことについては、私の投稿 「Cadence OnCloud SaaS and e-Commerce Platform, the Next Step of Cadence's Cloud Journey」を参照してください。

Optimality Explorerは、人工知能と機械学習技術 (AI / ML) を使用して、最適化を自動的にガイドします。この新しい最適化テクノロジーを利用する最初の製品は、SigrityおよびClarityソルバーです。Optimality Explorerは、反復中に何を変更するかをの決定と、最適化をいつ完了するかの決定の両方を担当します。エンジニアは、リターンロスが望ましいしきい値を下回るなど、最適化するパラメータを定義します。次に、Optimality Explorerは、Allegroテクノロジーから直接設計データを取得し、デザイン変数を生成し、最適化をガイドし自動的に最適化を完了します。

Optimality Explorerが上のグラフの中で目標値が-35dBを下回ると最終的に終了することがわかります。 Optimality Explorerは、従来の手動による方法と比較して、10倍(またはそれ以上) 早く、最適化されたデザインを提供します。

Microsoft

Optimality Explorerのプレリリースユーザーの1人は、この技術をリジッドフレックスPCB設計に適用したマイクロソフト社でした。 プリンシパルハードウェアエンジニアのKyle Chen氏は、次のように説明しています。

Cadence Optimality Intelligent System Explorerの早期採用者として、複数のビア構造と伝送ラインを備えたリジッドフレックスPCBでのパフォーマンスを重視しました。 Optimality ExplorerのAI主導の最適化により、他の方法では達成できなかった新しい設計と方法論を発見することができました。 Optimality Explorerは、強力なClarity 3Dソルバーにインテリジェンスを追加し、効率を高めてパフォーマンス目標を達成できるようにします。

Kyle氏は (ケイデンス社のSuomin Cuiと共に) 今年初めにDesignConで、この発表をしました。 この内容は、次回のBreakfast Bytesの投稿で詳しく読むことができます。

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Author: Paul McLellan 

Translator: Takuya Moriya

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