Cadence dice que AuraStack aumenta 15x la productividad del diseño de PCBs

Cadence Design Systems ha presentado AuraStack, un sistema de IA basado en agentes destinado a ayudar a los ingenieros eléctricos a diseñar y probar placas de circuito impreso (PCBs) y a gestionar flujos de trabajo de empaquetado avanzado. La propuesta no es sustituir el software de ingeniería de precisión por modelos generativos, sino usar la IA como una capa que coordina las herramientas de simulación y prueba existentes de Cadence.

Según Michael Jackson, CVP de la división de diseño y análisis de sistemas de Cadence, AuraStack actúa más como un plano de control en lenguaje natural para trabajos de ingeniería complejos que como un motor de diseño independiente.

La IA está amplificando el valor de nuestros productos y tecnologías de ingeniería.

Cadence afirma que AuraStack puede integrarse con una mezcla de modelos abiertos y propietarios. Esos modelos se usan para planificar y orquestar flujos de trabajo de diseño y verificación de múltiples pasos, mientras que las simulaciones subyacentes continúan ejecutándose con mayor precisión en CPU, GPU y otros aceleradores.

Jackson describió un ejemplo relacionado con las comprobaciones de fiabilidad IR: identificar componentes de gestión de energía, crear un árbol de potencia listo para simulación, ejecutar la simulación y luego devolver los resultados al diseñador. Cadence ya automatiza muchos de estos pasos, dijo, pero un diseño típico de PCB o de empaque sigue implicando miles de tareas a lo largo del desarrollo.

Jackson dijo a The Register que el 65 por ciento del día de un ingeniero se dedica a navegar por esas tareas. Al asumir ese trabajo de orquestación, Cadence afirma que AuraStack puede ofrecer un aumento de productividad de 15x, dejando a los ingenieros centrarse en las decisiones de diseño en lugar de la carga procesal.

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La idea general es familiar en la computación de alto rendimiento (HPC): usar sistemas de IA de menor precisión para gestionar o acelerar flujos de trabajo basados en simulaciones de alta precisión. The Register señala que Nvidia ha sido una gran defensora de ese modelo. También apunta a trabajos anteriores en los Laboratorios Nacionales Sandia del Departamento de Energía, donde los investigadores utilizaron agentes de IA para desarrollar y probar hipótesis en lo que describieron como un laboratorio autónomo. Esos sistemas no utilizaron LLMs, sino que se basaron en arquitecturas como autoencoders variacionales.

Cadence también ha creado agentes similares para el diseño de chips digitales y analógicos, lo que sugiere que AuraStack forma parte de un esfuerzo más amplio para combinar la orquestación por IA con la computación tradicional de ingeniería.