Wie KI die Softwareentwicklung von CELUS beeinflusst

Wie KI die Softwareentwicklung von CELUS beeinflusst


Mit dem zunehmenden Einsatz von KI konzentrieren sich immer mehr Start Ups auf innovative Ideen, die die Technologieentwicklung auf die nächste Stufe heben. CELUS hat einen einzigartigen Weg gefunden, Künstliche Intelligenz und Machine Learning im Bereich der Automatisierung der Elektronikentwicklung anzuwenden. Wir bei CELUS nennen das: erweiterte modellbasierte Hardwareentwicklung.

Der Begriff der Künstlichen Intelligenz ruft sowohl Aufregung als auch Verwirrung in den Köpfen der Menschen hervor. Heutzutage ist KI ein wichtiger Teil unseres Lebens. Sie ist in vielen Alltagsprodukten von intelligenten persönlichen Assistenten in Smartphones über fahrerlose Autos, Spezialroboter für E-Mails, Navigation bis hin zu Websuche und Social Media oder sogar in einigen der Bereiche wie Marketing und Human Resources zu sehen.

KI bei CELUS

Künstliche Intelligenz ermöglicht es den Maschinen aus Erfahrungen zu lernen, sich auf neuen Input einzustellen und menschenähnliche Aufgaben zu erfüllen. Derzeit ermöglicht CELUS es, Informationen effektiver zu integrieren, Daten zu analysieren und die daraus resultierenden Erkenntnisse zu nutzen, um die Entscheidungsfindung für unsere automatisierte Elektronikentwicklung zu verbessern. Die meisten KI-Beispiele, von denen wir heute hören, sind stark von Deep Learning und Natural Language Processing abhängig. Mit diesen Technologien können Modelle trainiert werden, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen, indem sie große Datenmengen verarbeiten und Muster in diesen Daten erkennen. Das ist auch ein wichtiger Anwendungsfall der KI von CELUS.

Wird ein Elektronik-Design in Form von Schaltplänen und PCB-Layouts in die CELUS Engineering-Plattform hochgeladen, analysiert und interpretiert unser KI-Algorithmus die Informationen in den Dateien und macht darauf basierende Vorhersagen. Zusammen mit den Eingaben der Nutzer:innen, dienen diese Informationen dazu, um intern beispielweise die Funktionalität zu dokumentieren, was im späteren Prozess genutzt werden kann. Um diese Vorhersagen mit einer so hohen Erfolgsrate machen zu können, wurden viele Trainingsdaten in das neuronale Netzwerk gegeben. Zusätzlich optimiert sich unser Algorithmus immer weiter: Manuelle Korrekturen von Nutzer:innen werden genutzt, um das Modell zu trainieren und im Laufe der Zeit noch genauer zu machen.

Zusammenfassung

Um unsere Automatisierungsalgorithmen zu perfektionieren gibt es viele Designregeln, die zu beachten sind. Das bedeutet, dass es viele Lösungen mit verschiedenen Konfigurationen gibt, die analysiert werden müssen. Diese Analysen haben einen starken Einfluss auf die Ausgabequalität und den Rechenaufwand unserer modellbasierten Designalgorithmen. CELUS nutzt Supervised Learning, um die benötigten Konfigurationen und andere Parameter der Eingangsspezifikation unserer Kunden zu schätzen, um sie in konkreten Hardware-Designs für Elektronik zu verwenden. Wenn Sie sich für Details und Charakteristiken von Machine Learning und insbesondere Supervised Learning interessieren, empfehlen wir Ihnen diesen Artikel.

Wir werden noch viele Neuigkeiten und Erfindungen auf dem Gebiet der KI sehen, denn die Welt verändert sich rasch und eine neue Ära der Technologie entsteht gerade.

 

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