Jadual Kandungan
Cara kecerdasan buatan akan mempengaruhi reka bentuk perkakasan
1 Sumbangsaran yang lebih berkesan
2. Temui ralat reka bentuk lebih awal
3. Masa lelaran yang lebih pantas
4. Pemilihan Bahagian Automatik
5. Mempercepatkan proses pembelajaran
Rumah Peranti teknologi AI Kecerdasan Buatan akan merevolusikan reka bentuk perkakasan menjelang 2024

Kecerdasan Buatan akan merevolusikan reka bentuk perkakasan menjelang 2024

Mar 15, 2024 pm 02:34 PM
AI automasi reka bentuk perkakasan

Kecerdasan buatan akan memberi kesan kepada reka bentuk perkakasan dalam lima cara pada tahun 2024, daripada mempercepatkan proses sumbang saran kepada menemui kelemahan reka bentuk lebih awal.

Kecerdasan Buatan akan merevolusikan reka bentuk perkakasan menjelang 2024

Misi setiap pasukan perkakasan adalah untuk memacu inovasi, mereka bentuk produk yang mengganggu dan memastikan penghantaran tepat pada masa dan mengikut bajet. Walau bagaimanapun, matlamat ini sering terancam kerana reka bentuk perkakasan yang panjang dan kitaran pembangunan, proses yang tidak cekap dan kekurangan sumber.

Walaupun industri lain menggunakan teknologi AI dengan pantas, dalam pasaran perkakasan, aplikasi AI masih di peringkat awal. Baru-baru ini pasukan perkakasan mula menunjukkan minat yang serius terhadap potensi kecerdasan buatan. Jika digunakan dengan betul, kecerdasan buatan dijangka mengubah keadaan ini. Dunia perkakasan nampaknya memerlukan lebih banyak masa dan sumber untuk menyesuaikan diri dengan perubahan ini. Dengan perkembangan teknologi yang berterusan, aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang perkakasan akan menjadi lebih biasa dan matang. Walaupun keadaan semasa tidak ideal, dengan kemajuan teknologi kecerdasan buatan dan peningkatan pelaburan pasukan perkakasan, kami mempunyai sebab untuk optimis tentang masa depan.

Berikut ialah masa depan kecerdasan buatan dalam bidang perkakasan.

Cara kecerdasan buatan akan mempengaruhi reka bentuk perkakasan

1 Sumbangsaran yang lebih berkesan

Sumbangsaran ialah langkah penting dalam memulakan semua reka bentuk kreatif. Walau bagaimanapun, untuk memastikan keberkesanannya, proses sumbang saran memerlukan pasukan jurutera yang mempunyai pengalaman dan kepakaran domain yang luas, yang masing-masing boleh menumpukan berjam-jam atau hari dalam masa mereka.

Pembantu reka bentuk AI boleh menyediakan satu set idea yang unik dan luas kepada pasukan yang boleh membantu mencari cara terbaik untuk menyelesaikan masalah. Sebagai contoh, anda boleh memasukkan penerangan projek dan meminta AI untuk memberikan idea atau sumbang saran.

Dengan cara ini, pasukan boleh menilai lebih banyak pilihan dan menumpukan pada pengoptimuman untuk mencari penyelesaian yang berkesan.

Kecerdasan buatan dijangka menyuntik perspektif baharu ke dalam sesi sumbang saran awal, dengan itu mempercepatkan pasukan perkakasan untuk menukar idea menjadi prototaip dan memajukan keluaran produk dengan lebih pantas.

2. Temui ralat reka bentuk lebih awal

Sama seperti jurutera reka bentuk lain, kecerdasan buatan boleh membantu mengurangkan ralat reka bentuk dengan mencadangkan pembetulan dan penambahbaikan semasa pembangunan projek. Sama seperti jurutera kanan, AI boleh menyemak reka bentuk, mengesahkan pengiraan atau mencari had komponen. Dengan cara ini, pasukan boleh menangkap ralat sebelum reka bentuk masuk ke dalam pengeluaran, menjimatkan masa dan wang yang terbuang.

Contohnya, alat AI membolehkan menyediakan pratetap untuk pembantu reka bentuk AI, di mana keperluan projek seperti suhu operasi, voltan atau piawaian pematuhan boleh diisytiharkan. Ini membolehkan alat untuk mengesan proses reka bentuk dan memberi amaran kepada pasukan apabila ralat berlaku.

3. Masa lelaran yang lebih pantas

Salah satu aspek reka bentuk perkakasan yang paling sukar ialah lelaran secara sejarah merupakan proses yang perlahan dan sukar.

Setiap lelaran biasanya memerlukan membina prototaip baharu dari awal. Jurutera perlu menguji setiap prototaip dengan teliti untuk mengesan kelemahan dan kawasan untuk penambahbaikan. Sebarang pengubahsuaian, tidak kira betapa kecilnya, mungkin perlu kembali ke papan lukisan, menyebabkan kelewatan selanjutnya. Sebelum seseorang menyedarinya, bulan berlalu dan tarikh akhir sasaran kelihatan semakin tidak dapat dilaksanakan.

Menggunakan AI dalam reka bentuk, pasukan akan dapat menjana idea reka bentuk baharu dengan pantas, meneroka pilihan proses reka bentuk yang berbeza dan mengulang reka bentuk dengan lebih pantas. AI boleh menyambungkan komponen yang kompleks, mengenal pasti pilihan reka bentuk dan menyediakan bil bahan untuk projek.

Pada masa hadapan, kecerdasan buatan akan mensimulasikan pelbagai senario dan konfigurasi untuk memberikan cerapan bagi reka letak yang paling cekap, penempatan komponen optimum dan strategi penghalaan isyarat yang berkesan. Keupayaan ini akan mempercepatkan proses reka bentuk dan meningkatkan kualiti dan prestasi produk akhir.

4. Pemilihan Bahagian Automatik

Salah satu peringkat proses reka bentuk yang paling membosankan dan memakan masa ialah memilih bahagian. Ini memerlukan pemahaman tentang keperluan projek, membaca ratusan halaman helaian data dan membandingkan ratusan pilihan yang setanding di pasaran.

Kecerdasan buatan telah mengubah sepenuhnya proses ini. Sistem ini dioptimumkan untuk menapis set data yang besar dan membuat keputusan kritikal. Reka bentuk dalam konteks ini membolehkan anda mencari pangkalan data bahagian yang luas dan mencari komponen khusus yang paling sesuai dengan keperluan pasukan anda. Pereka bentuk hanya perlu menyediakan AI dengan satu set kriteria reka bentuk, termasuk penggunaan kuasa, kawasan dan kos, dan biarkan AI melakukan beberapa kerja remeh.

5. Mempercepatkan proses pembelajaran

Apabila pasukan mereka bentuk teknologi canggih, salah satu bahagian yang paling sukar ialah mempelajari teknologi baharu. Tidak setiap pasukan diketuai oleh pakar yang berpengalaman.

Kepintaran buatan akan memberikan perkhidmatan seperti pakar reka bentuk. Apabila pasukan tidak dapat memahami konsep atau memerlukan bimbingan, AI boleh menelitinya dan memberikan cerapan. Apa yang perlu dilakukan oleh jurutera perkakasan ialah bertanya soalan dan mendapatkan jawapan yang jelas dan terperinci.

Ini ialah cara pembelajaran baharu yang membantu pasukan mengatasi halangan awal dengan lebih pantas dan menyampaikan produk dalam masa yang singkat.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan akan merevolusikan reka bentuk perkakasan menjelang 2024. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles