技術(shù)資訊 | 機器學(xué)習(xí)在電子電路設(shè)計中的優(yōu)勢

關(guān)鍵要點

機器學(xué)習(xí)依賴于學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計模型來幫助系統(tǒng)識別模式，做出推斷，并在最少的人為干預(yù)下執(zhí)行任務(wù)。

機器學(xué)習(xí)技術(shù)通過滿足功率、效率、性能、設(shè)計周期和安全性的要求，使電子電路的設(shè)計準(zhǔn)確、高效。

將機器學(xué)習(xí)整合到信號處理系統(tǒng)中，有助于對信號建模、檢測、繪制推斷和開發(fā)高精度調(diào)整，以獲得良好的輸出信號。

在過去，工程界已經(jīng)見證了將機器學(xué)習(xí)納入電子電路設(shè)計和自動化的許多方法。機器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展和數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的成功率已經(jīng)說服了電子工程的各個領(lǐng)域采用機器學(xué)習(xí)來實現(xiàn)更好的優(yōu)化、性能和效率。

電子電路設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)是基于對過去收集的數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。收集的數(shù)據(jù)可以來自實驗、計算或模擬。訓(xùn)練后得到的預(yù)測框架對于未來的預(yù)測是理想的。電路尺寸，自動放置元件，布線和設(shè)計優(yōu)化預(yù)測可以從電子電路設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)中進行。

01機器學(xué)習(xí):人工智能的一種形式

人類的大腦為許多復(fù)雜的問題做出決定并找到解決方案。在工程中，我們遇到了許多需要人工干預(yù)和決策的復(fù)雜情況。工程師們現(xiàn)在已經(jīng)能夠構(gòu)建出能夠模仿人類思維并做出明智預(yù)測和決策的系統(tǒng)。近年來，人工智能(AI)已被用于科學(xué)研究、工程和醫(yī)療保健，以提高系統(tǒng)性能，并用最少的人為干預(yù)有效地解決問題。人工智能的應(yīng)用可以構(gòu)建和優(yōu)化系統(tǒng)，并對未來進行預(yù)測，人工智能還可以自動檢測錯誤和性能問題，并可以發(fā)出警報以引起人們的注意。人工智能以專家系統(tǒng)、模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的形式涉及電氣和電子工程。

機器學(xué)習(xí)是人工智能的一種形式，它依賴于學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計模型，幫助系統(tǒng)識別模式，進行推斷，并在最少的人為干預(yù)下執(zhí)行任務(wù)或解決問題。機器學(xué)習(xí)在電氣和電子工程中有無數(shù)的應(yīng)用，機器學(xué)習(xí)正在促進電子電路設(shè)計的進步。讓我們在下一節(jié)中討論一些機器學(xué)習(xí)在電子電路設(shè)計中的應(yīng)用。

02機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用電子電路設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)處于技術(shù)創(chuàng)新的最前沿，有助于電子電路的設(shè)計、驗證、測試和制造。機器學(xué)習(xí)技術(shù)通過滿足功率，效率，性能，設(shè)計周期時間和安全性的要求，能夠準(zhǔn)確有效地設(shè)計電子電路。機器學(xué)習(xí)有助于根據(jù)過去的數(shù)據(jù)構(gòu)建和優(yōu)化電子系統(tǒng)，也可以對未來進行解釋。建立機器學(xué)習(xí)算法來推導(dǎo)電子電路設(shè)計自動化模型。

機器學(xué)習(xí)算法的最新創(chuàng)新使得使用有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)模型成為可能，不過需要專家設(shè)計師對這些模型施加物理約束。機器學(xué)習(xí)不僅適用于電子電路設(shè)計，而且適用于測試、故障檢測、尺寸確定和驗證。

集成電路設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)

隨著半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展，集成電路設(shè)計和優(yōu)化的復(fù)雜性迅速增加，要求更長的設(shè)計周期和更高的制造成本。數(shù)字和模擬系統(tǒng)的共存加劇了對設(shè)計混合信號集成電路的挑戰(zhàn)。

機器學(xué)習(xí)幫助工程師設(shè)置定制的物理設(shè)計工具，以最少的人為干預(yù)生產(chǎn)最佳的集成電路架構(gòu)。機器學(xué)習(xí)算法通過在電子設(shè)計自動化軟件中執(zhí)行迭代任務(wù)來增強集成電路設(shè)計。這些算法使用不同的學(xué)習(xí)方法，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)或強化學(xué)習(xí)，具體取決于可用的數(shù)據(jù)量。

除了電路設(shè)計，機器學(xué)習(xí)還適用于電子工程的其他幾個領(lǐng)域。讓我們看看機器學(xué)習(xí)如何幫助信號處理系統(tǒng)獲得更清晰的輸出信號。

信號處理中的機器學(xué)習(xí)

在電子學(xué)中，信號質(zhì)量和精度對系統(tǒng)的效率、可靠性和性能非常重要。信號處理系統(tǒng)致力于提高信號的精度和質(zhì)量。在信號處理系統(tǒng)中采用機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以提高信號處理單元的性能。將機器學(xué)習(xí)納入信號處理系統(tǒng)中有助于對信號進行建模，檢測，繪制推斷，并開發(fā)高精度調(diào)整以獲得良好的輸出信號。

用機器學(xué)習(xí)滿足生產(chǎn)力需求

當(dāng)傳統(tǒng)設(shè)計策略需要人工干預(yù)時，機器學(xué)習(xí)在電子電路設(shè)計、驗證、測試和優(yōu)化中的應(yīng)用至關(guān)重要。電子電路設(shè)計中的機器學(xué)習(xí)幫助工程師滿足工業(yè)生產(chǎn)力需求和快速變化的設(shè)計規(guī)范。

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