인공 지능은 2024년까지 하드웨어 설계에 혁명을 일으킬 것입니다

인공 지능은 브레인스토밍 프로세스 속도를 높이는 것부터 설계 결함을 조기에 발견하는 것까지 2024년에 하드웨어 설계에 5가지 방식으로 영향을 미칠 것입니다.

모든 하드웨어 팀의 임무는 혁신을 주도하고, 파괴적인 제품을 설계하며, 시간과 예산 내에서 납품을 보장하는 것입니다. 그러나 이 목표는 긴 하드웨어 설계 및 개발 주기, 비효율적인 프로세스, 리소스 부족으로 인해 위협받는 경우가 많습니다.

다른 산업에서도 빠르게 AI 기술을 도입하고 있지만, 하드웨어 시장에서는 아직 AI 적용이 초기 단계입니다. 최근에야 하드웨어 팀이 인공 지능의 잠재력에 심각한 관심을 보이기 시작했습니다. 인공지능이 제대로 적용된다면 이런 상황도 바뀔 것으로 예상된다. 하드웨어 세계는 이러한 변화에 적응하기 위해 더 많은 시간과 자원이 필요한 것 같습니다. 기술이 지속적으로 발전함에 따라 하드웨어 분야에서 인공지능을 적용하는 것은 더욱 보편화되고 성숙해질 것입니다. 현재 상황이 이상적이지는 않지만, 인공지능 기술의 발전과 하드웨어 팀의 투자 증가로 미래를 낙관할 수 있는 이유가 생겼습니다.

다음은 하드웨어 분야 인공지능의 미래입니다.

인공지능이 하드웨어 디자인에 미치는 영향

1. 더욱 효과적인 브레인스토밍

브레인스토밍은 모든 창의적인 디자인을 시작하는 중요한 단계입니다. 그러나 효율성을 보장하려면 브레인스토밍 프로세스에 광범위한 도메인 경험과 전문 지식을 갖춘 엔지니어 팀이 필요하며 각 엔지니어는 몇 시간 또는 며칠의 시간을 투자할 수 있습니다.

AI 디자인 어시스턴트는 문제를 해결하는 최선의 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있는 독특하고 광범위한 아이디어를 팀에 제공할 수 있습니다. 예를 들어 프로젝트 설명을 입력하고 AI에게 아이디어 제공이나 브레인스토밍을 요청할 수 있습니다.

이렇게 하면 팀에서는 더 많은 옵션을 평가하고 최적화에 집중하여 효과적인 솔루션을 찾을 수 있습니다.

인공 지능은 초기 브레인스토밍 세션에 새로운 관점을 주입하여 하드웨어 팀이 아이디어를 프로토타입으로 전환하고 제품 출시를 더 빠르게 진행할 수 있도록 가속화할 것으로 예상됩니다.

2. 설계 오류 조기 발견

다른 설계 엔지니어와 마찬가지로 인공지능도 프로젝트 개발 중에 수정 및 개선 사항을 제안하여 설계 오류를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 수석 엔지니어와 마찬가지로 AI는 설계를 검토하고 계산을 확인하거나 구성 요소의 한계를 찾을 수 있습니다. 이러한 방식으로 팀은 설계가 생산에 들어가기 전에 오류를 포착하여 낭비되는 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

예를 들어 AI 도구를 사용하면 작동 온도, 전압 또는 규정 준수 표준과 같은 프로젝트 요구 사항을 선언할 수 있는 AI 설계 도우미에 대한 사전 설정을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 도구는 설계 프로세스를 추적하고 오류가 발생할 때 팀에 경고할 수 있습니다.

3. 더 빠른 반복 시간

하드웨어 설계에서 가장 어려운 측면 중 하나는 역사적으로 반복이 느리고 힘든 프로세스였다는 것입니다.

일반적으로 각 반복에는 처음부터 새로운 프로토타입을 제작해야 합니다. 엔지니어는 각 프로토타입의 결함과 개선 영역을 꼼꼼하게 테스트해야 합니다. 아무리 작은 수정이라도 처음부터 다시 시작해야 하므로 더 많은 지연이 발생할 수 있습니다. 어느새 몇 달이 지나가고 목표 마감일은 점점 더 불가능해 보입니다.

디자인에 AI를 사용하면 팀은 새로운 디자인 아이디어를 빠르게 생성하고 다양한 디자인 프로세스 옵션을 탐색하며 디자인을 더 빠르게 반복할 수 있습니다. AI는 복잡한 구성 요소를 연결하고 설계 옵션을 식별하며 프로젝트에 대한 BOM을 제공할 수 있습니다.

미래에는 인공 지능이 다양한 시나리오와 구성을 시뮬레이션하여 가장 효율적인 레이아웃, 최적의 구성 요소 배치 및 효과적인 신호 라우팅 전략에 대한 통찰력을 제공할 것입니다. 이 기능은 설계 프로세스 속도를 높이고 최종 제품의 품질과 성능을 향상시킵니다.

4. 자동화된 부품 선택

설계 과정에서 가장 지루하고 시간이 많이 걸리는 단계 중 하나는 부품 선택입니다. 이를 위해서는 프로젝트 요구 사항을 이해하고, 수백 페이지에 달하는 데이터 시트를 읽고, 시장에 나와 있는 수백 가지의 비교 가능한 옵션을 비교해야 합니다.

인공지능은 이 과정을 완전히 바꿔 놓았습니다. 이러한 시스템은 대규모 데이터 세트를 조사하고 중요한 결정을 내리도록 최적화되어 있습니다. 이러한 맥락에서 설계하면 방대한 부품 데이터베이스를 검색하고 팀의 요구 사항에 가장 적합한 특정 구성 요소를 찾을 수 있습니다. 설계자는 전력 소비, 면적, 비용 등 일련의 설계 기준을 AI에 제공하고 AI가 몇 가지 사소한 작업을 수행하도록 두면 됩니다.

5. 학습 과정 가속화

팀이 최첨단 기술을 설계할 때 가장 어려운 부분 중 하나는 새로운 기술을 배우는 것입니다. 경험이 풍부한 전문가가 모든 팀을 이끄는 것은 아닙니다.

인공지능이 디자인 전문가 같은 서비스를 제공하겠습니다. 팀이 개념을 이해할 수 없거나 지침이 필요할 때 AI는 이를 조사하고 통찰력을 제공할 수 있습니다. 하드웨어 엔지니어가 해야 할 일은 질문을 하고 명확하고 자세한 답변을 얻는 것뿐입니다.

이것은 팀이 초기 장애물을 더 빨리 극복하고 더 짧은 시간에 제품을 제공하는 데 도움이 되는 새로운 학습 방법입니다.

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