تجمع Circuit Mind تمويلًا من الفئة A بقيمة 18.5 مليون دولار، وتعلن عن 25 مليون دولار لتصميم الإلكترونيات بالذكاء الاصطناعي

أعلنت Circuit Mind عن تمويل بقيمة 25 مليون دولار لتوسيع منصتها المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتصميم الدوائر الإلكترونية والتحقق منها. وتشمل حزمة التمويل جولة تمويل من الفئة A بقيمة 18.5 مليون دولار وجولة تأسيسية لم يُعلن عنها من قبل، لترتفع بذلك قيمة التمويل الإجمالية للشركة اللندنية إلى 33.4 مليون دولار.

قاد Norwest جولة التمويل من الفئة A، بمشاركة المستثمرين الحاليين Third Prime وDifferential Ventures وBlackhorn Ventures، إلى جانب المستثمر الجديد Lightscape VC. وكانت Third Prime قد قادت الجولة التأسيسية. وينضم ديف زيلبرمان، الشريك العام في Norwest، إلى مجلس إدارة Circuit Mind.

يأتي التمويل بالتزامن مع إطلاق AVE، محركها الجديد للتحقق الوكيلي، الذي يفحص التصاميم بالاستناد إلى صحائف بيانات المكونات والقواعد الهندسية للشركة. وبالاقتران مع مساعد التصميم ACE، الذي أطلقته الشركة سابقًا، تتناول الأداتان مشكلتين مترابطتين: إنتاج دائرة قابلة للتطبيق واكتشاف الأخطاء قبل تحويلها إلى لوحة مادية.

أتمتة العمل بين المتطلبات والمخطط التخطيطي

لا يقتصر التصميم الإلكتروني على ترتيب الرموز على الشاشة. فعلى المهندسين اختيار مكونات متوافقة، والوفاء بالقيود الكهربائية، ومراعاة توافر الإمدادات، وتوثيق أسباب استيفاء التصميم لمتطلباته. وقد يؤدي عدم تطابق يبدو طفيفًا إلى اضطرار الفريق إلى تكرار مراحل التصنيع والاختبار.

يبدأ ACE، وهو اختصار لعبارة «مساعد مهندسي الدوائر»، من مخطط كتلي للأجهزة. ووفقًا للإعلان، ينتج النظام مخططًا تخطيطيًا وقائمة مواد وتحليلات داعمة خلال دقائق، مع إتاحة مقارنة الخيارات التي جرى تحسينها من حيث التكلفة أو الحجم أو استهلاك الطاقة أو توافر المكونات.

تضيف وثائق المنتج التي نشرتها الشركة تفاصيل مفيدة: فقد تشمل المدخلات الإشارات والمتطلبات الوظيفية والقيود الميكانيكية واحتياجات الشراء. وتشمل المخرجات مخططات تخطيطية مقترحة وتحليلات لعوامل الشكل والتوافر، وملفات تصدير لبرامج التصميم الإلكتروني بمساعدة الحاسوب ومكتبات المكونات. ويمكن للمهندسين تحديد القيود المهمة واستكشاف البدائل.

وهذا يجعل ACE أداة للتعامل مع المفاضلات في التصميم. فقد يؤدي استخدام مكوّن أقل تكلفة إلى زيادة استهلاك الطاقة، وقد تعقّد العبوة الأصغر إدارة الحرارة أو التوريد. ويمكن لأتمتة عملية البحث أن توفر للمهندسين مزيدًا من الخيارات لتقييمها، مع إبقاء مسؤولية الافتراضات ومعايير القبول على عاتقهم.

لماذا تجمع Circuit Mind بين الذكاء الاصطناعي والفيزياء؟

تجمع المنصة بين الذكاء الاصطناعي الوكيلي ومحرك لاتخاذ القرار قائم على الفيزياء وحاصل على براءة اختراع، ونماذج منظمة للمكونات الإلكترونية، وسياق هندسي مخصص لكل عميل. ويشمل هذا السياق المصنّعين المعتمدين والمكونات المفضلة وقواعد التصميم. وتقول Circuit Mind إن المنصة تتكامل مع أدوات التصميم الإلكتروني بمساعدة الحاسوب ومكتباتها وأنظمة إدارة دورة حياة المنتجات والبيئات الهندسية التي يستخدمها العملاء بالفعل.

يختلف هذا النهج الهندسي عن مطالبة روبوت محادثة متعدد الأغراض بابتكار دائرة. فقد يساعد النموذج اللغوي على تفسير المعلومات، لكن اختيار المكونات والتوصيلات يتطلب أيضًا إجراء فحوص صريحة للتأكد من توافقها مع الحدود الكهربائية ومتطلبات التصميم. ويتمثل نهج Circuit Mind في الجمع بين الأتمتة وتمثيل منظم لما يمكن للمكوّن القيام به.

في عرضها السابق لـ ACE، أوضحت الشركة أن النظام ينشئ خيارات للمخططات التخطيطية وقوائم المواد انطلاقًا من مخطط كتلي، مع إمكان تحسينها استنادًا إلى حالة دورة حياة المكونات ومرونة سلسلة التوريد والمصنّعين المفضلين. ويوسّع الإعلان الجديد نطاق هذه الرؤية، منتقلًا من إنشاء التصميم إلى التحقق منه وفق ممارسات المؤسسة نفسها.

يتزامن هذا التطور مع جهود أخرى لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الهندسة، ومنها تصميم الرقائق بمساعدة الذكاء الاصطناعي. غير أن المهام مختلفة: إذ تعمل Circuit Mind على الدوائر الإلكترونية على مستوى اللوحات، لا على التخطيط الداخلي لأشباه الموصلات. ولا يثبت النجاح في أحد المجالين تحقيق أداء مماثل في الآخر.

تضيف AVE مسار عمل مستقلًا للتحقق

تستخدم AVE وكلاء ذكاء اصطناعي لمقارنة التصاميم بصحائف بيانات المكونات وقواعد التصميم المعتمدة لدى المؤسسة. وتقول Circuit Mind إن الهدف هو إظهار المشكلات التي قد تفوت المراجعات التقليدية للمخططات التخطيطية، قبل تصنيع نموذج أولي، ما يقلل الحاجة إلى إعادة تصنيع اللوحات.

ومن المفيد الفصل بين إنشاء التصميم والتحقق منه. إذ يتعين على الفريق فحص التصميم المقترح ومقارنته بمتطلباته، بدلًا من افتراض أن أداة الإنشاء الآلية قد عالجت جميع المشكلات مسبقًا. كما يتيح التحقق للمؤسسات تطبيق معارفها المتراكمة باستمرار عبر المشروعات.

لكن نطاق أي فحص مهم. فاجتياز مخطط تخطيطي مجموعة من القواعد لا يعني تلقائيًا أن المنتج اكتمل أو استوفى متطلبات التأهيل. إذ قد يفرض التخطيط المادي والتداخل الكهرومغناطيسي والسلوك الحراري وتفاوتات التصنيع وظروف التشغيل قيودًا إضافية. لذلك ينبغي فهم ادعاءات Circuit Mind بشأن دقة النتائج القابلة للإثبات في ضوء النماذج والافتراضات والفحوص المستخدمة.

ما الذي تظهره النتائج المُعلنة؟

تقول الشركة إن فرق الهندسة في Emerson وSchneider Electric وشركات Fortune 5 تستخدم منصتها. ويشير إعلانها إلى تقلص جداول التصميم من أشهر إلى أسابيع، وانخفاض تكلفة قائمة المواد بنسبة 25%، وتراجع عدد مرات إعادة تصنيع اللوحات. وهذه نتائج أبلغت عنها الشركة، وليست حصيلة مقارنة معيارية مستقلة وموحدة.

يقدم الملخص المنشور لتقييم أجرته مختبرات لوس ألاموس الوطنية من Circuit Mind مزيدًا من السياق. فقد استغرق تصميم متحكم دقيق متوسط التعقيد أربع ساعات و13 دقيقة، مقارنةً بخط أساس يدوي معلن يتراوح بين 60 و80 ساعة. وشمل ذلك 35 دقيقة للإعداد، وثماني دقائق للحل الآلي، ونحو ثلاث ساعات ونصف من العمل اليدوي. ويتناول الملخص نفسه تصميمًا أصعب باستخدام مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGA)، بقي فيه قدر كبير من العمل اليدوي لأن بعض المكونات لم تكن مدعومة أثناء التقييم. وتوضح هاتان الحالتان المتباينتان سبب عدم تعميم معدل تسريع واحد على جميع اللوحات.

يشير تصريح أحد المسؤولين التنفيذيين في Schneider Electric، الوارد في الإعلان، إلى أن التقييمات الأولية أظهرت احتمال خفض الجهد المبذول في استكشاف البنية بأكثر من 90%. وهذا ادعاء أضيق نطاقًا من تقليص دورة تطوير الأجهزة بأكملها بالمقدار نفسه. فاستكشاف الخيارات والتصميم التفصيلي وتخطيط اللوحة والاختبار والتأهيل مراحل مختلفة.

توسيع المنصة وتعزيز حضور الشركة في الولايات المتحدة

أسس الشركة توميدي أديسانمي وباسيليو جنتيلي، وتعتزم Circuit Mind استخدام التمويل لتوسيع منصتها لتشمل مراحل دورة تصميم الإلكترونيات، وتنمية فرق المبيعات والهندسة ونجاح العملاء، وإنشاء مقر رئيسي في الولايات المتحدة لخدمة أمريكا الشمالية.

سيكون الاختبار العملي هو مدى قدرة البرنامج على التعامل مع الاستثناءات التي تصعّب مشاريع الإلكترونيات في الواقع: أوراق بيانات غير مكتملة، ومتطلبات متغيرة، ومكونات غير مألوفة، ومعايير خاصة بكل مؤسسة. ويُعد توليد الخيارات المرشحة بسرعة أكبر أمرًا قيّمًا. لكن الفائدة الأكبر تتحقق عندما يتمكن المهندسون من فحص الأدلة التي يستند إليها الاختيار الآلي، ونقل تصميم موثوق إلى المرحلة التالية مع تقليل الحاجة إلى إعادة العمل.