Künstliche Intelligenz wird sich im Jahr 2024 auf fünf Arten auf das Hardware-Design auswirken, von der Beschleunigung des Brainstorming-Prozesses bis hin zur frühzeitigen Erkennung von Designfehlern.
Die Mission jedes Hardware-Teams besteht darin, Innovationen voranzutreiben, bahnbrechende Produkte zu entwickeln und sicherzustellen, dass die Lieferung pünktlich und innerhalb des Budgets erfolgt. Dieses Ziel ist jedoch häufig aufgrund langer Hardware-Design- und Entwicklungszyklen, ineffizienter Prozesse und fehlender Ressourcen gefährdet.
Obwohl andere Branchen die KI-Technologie schnell einführen, steckt die Anwendung von KI auf dem Hardwaremarkt noch in den Kinderschuhen. Erst seit kurzem zeigen Hardware-Teams ernsthaftes Interesse am Potenzial künstlicher Intelligenz. Bei richtiger Anwendung dürfte künstliche Intelligenz diese Situation ändern. Die Hardware-Welt scheint mehr Zeit und Ressourcen zu benötigen, um sich an diesen Wandel anzupassen. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie wird die Anwendung künstlicher Intelligenz im Hardwarebereich immer häufiger und ausgereifter. Obwohl die aktuelle Situation nicht ideal ist, haben wir angesichts der Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz und der erhöhten Investitionen von Hardware-Teams Grund, optimistisch in die Zukunft zu blicken.
Das Folgende ist die Zukunft der künstlichen Intelligenz im Hardwarebereich.
Wie sich künstliche Intelligenz auf das Hardware-Design auswirkt
1. Effektiveres Brainstorming
Brainstorming ist ein wichtiger Schritt bei der Initiierung aller kreativen Designs. Um jedoch seine Wirksamkeit zu gewährleisten, erfordert der Brainstorming-Prozess ein Team von Ingenieuren mit umfassender Branchenerfahrung und Fachwissen, von denen jeder Stunden oder Tage seiner Zeit investieren kann.
Ein KI-Designassistent kann einem Team einzigartige und umfassende Ideen liefern, die dabei helfen können, den besten Weg zur Lösung eines Problems zu finden. Sie können beispielsweise eine Projektbeschreibung eingeben und die KI um Ideen oder ein Brainstorming bitten.
Auf diese Weise kann das Team mehr Optionen bewerten und sich auf die Optimierung konzentrieren, um eine effektive Lösung zu finden.
Künstliche Intelligenz soll neue Perspektiven in erste Brainstorming-Sitzungen einbringen und so Hardware-Teams dabei unterstützen, Ideen schneller in Prototypen umzusetzen und Produktveröffentlichungen schneller voranzutreiben.
2. Entdecken Sie Konstruktionsfehler frühzeitig
Genau wie andere Konstrukteure kann künstliche Intelligenz dabei helfen, Konstruktionsfehler zu reduzieren, indem sie während der Projektentwicklung Korrekturen und Verbesserungen vorschlägt. Ähnlich wie leitende Ingenieure kann KI Entwürfe überprüfen, Berechnungen verifizieren oder die Grenzen von Komponenten ermitteln. Auf diese Weise können Teams Fehler erkennen, bevor das Design in Produktion geht, und so Zeit- und Geldverschwendung sparen.
Das KI-Tool ermöglicht beispielsweise die Bereitstellung von Voreinstellungen für den KI-Designassistenten, in denen Projektanforderungen wie Betriebstemperatur, Spannung oder Compliance-Standards deklariert werden können. Dadurch kann das Tool den Designprozess verfolgen und das Team benachrichtigen, wenn Fehler auftreten.
3. Schnellere Iterationszeiten
Einer der schwierigsten Aspekte des Hardware-Designs ist, dass die Iteration in der Vergangenheit ein langsamer und mühsamer Prozess war.
Jede Iteration erfordert normalerweise die Erstellung eines neuen Prototyps von Grund auf. Ingenieure müssen jeden Prototyp sorgfältig auf Mängel und Verbesserungsmöglichkeiten testen. Jegliche Änderungen, egal wie klein sie auch sein mögen, müssen möglicherweise noch einmal auf dem Reißbrett vorgenommen werden, was zu weiteren Verzögerungen führt. Bevor man es merkt, vergehen Monate und die angestrebte Frist erscheint zunehmend unerreichbar.
Durch den Einsatz von KI im Design können Teams schnell neue Designideen generieren, verschiedene Designprozessoptionen erkunden und Designs schneller iterieren. KI kann komplexe Komponenten verbinden, Designoptionen identifizieren und eine Stückliste für ein Projekt bereitstellen.
In Zukunft wird künstliche Intelligenz verschiedene Szenarien und Konfigurationen simulieren, um Erkenntnisse für das effizienteste Layout, die optimale Komponentenplatzierung und effektive Signalrouting-Strategien zu liefern. Diese Fähigkeit wird den Designprozess beschleunigen und die Qualität und Leistung des Endprodukts verbessern.
4. Automatisierte Teileauswahl
Eine der mühsamsten und zeitaufwändigsten Phasen des Designprozesses ist die Auswahl von Teilen. Dazu ist es erforderlich, die Projektanforderungen zu verstehen, Hunderte Seiten Datenblätter zu lesen und Hunderte vergleichbarer Optionen auf dem Markt zu vergleichen.
Künstliche Intelligenz hat diesen Prozess völlig verändert. Diese Systeme sind darauf optimiert, riesige Datenmengen zu durchsuchen und wichtige Entscheidungen zu treffen. Design in diesem Kontext ermöglicht es Ihnen, eine umfangreiche Teiledatenbank zu durchsuchen und die spezifischen Komponenten zu finden, die den Anforderungen Ihres Teams am besten entsprechen. Designer müssen der KI lediglich eine Reihe von Designkriterien zur Verfügung stellen, darunter Stromverbrauch, Fläche und Kosten, und die KI einen Teil der trivialen Arbeit erledigen lassen.
5. Beschleunigen Sie den Lernprozess
Wenn ein Team Spitzentechnologie entwickelt, ist das Erlernen der neuen Technologie einer der schwierigsten Teile. Nicht jedes Team wird von einem erfahrenen Experten geleitet.
Künstliche Intelligenz bietet Dienste wie ein Designexperte. Wenn ein Team ein Konzept nicht versteht oder Anleitung benötigt, kann die KI es untersuchen und Erkenntnisse liefern. Ein Hardware-Ingenieur muss lediglich Fragen stellen und klare und detaillierte Antworten erhalten.
Dies ist eine neue Art des Lernens, die Teams hilft, anfängliche Hürden schneller zu überwinden und Produkte in kürzerer Zeit zu liefern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz wird bis 2024 das Hardware-Design revolutionieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
