Financování

Circuit Mind získává v rámci série A 18,5 milionu dolarů a oznamuje investici 25 milionů dolarů do návrhu elektroniky pomocí AI

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google
AI-generated conceptual illustration of a circuit board with schematic verification overlays

Circuit Mind oznámila financování ve výši 25 milionů dolarů na rozšíření své platformy AI pro návrh a kontrolu elektronických obvodů. Financování zahrnuje kolo série A ve výši 18,5 milionu dolarů a dříve neoznámené počáteční investiční kolo, čímž celkový objem financování londýnské společnosti dosáhl 33,4 milionu dolarů.

Kolo série A vedla společnost Norwest a zapojili se do něj stávající investoři Third Prime, Differential Ventures a Blackhorn Ventures spolu s novým investorem Lightscape VC. Počáteční investiční kolo vedla společnost Third Prime. Dave Zilberman, generální partner Norwest, se připojuje k představenstvu Circuit Mind.

Financování přichází spolu s novým nástrojem AVE, tedy Agentic Verification Engine, který kontroluje návrhy podle katalogových listů součástek a technických pravidel dané společnosti. Společně se stávajícím návrhovým asistentem ACE řeší dva související problémy: vytvoření funkčního obvodu a odhalení chyb dříve, než se z něj stane fyzická deska.

Automatizace práce mezi požadavky a schématem

Návrh elektroniky obnáší víc než jen rozmísťování symbolů na obrazovce. Inženýři musí vybírat kompatibilní součástky, dodržovat elektrická omezení, zohledňovat jejich dostupnost a zdokumentovat, proč návrh splňuje požadavky. Zdánlivě drobný nesoulad může tým vrátit zpět k výrobě a testování.

ACE od Circuit Mind, což je zkratka pro Assistant to Circuit Engineers, vychází z blokového schématu hardwaru. Podle oznámení během několika minut vytvoří schéma, kusovník a podpůrné analýzy a zároveň umožňuje inženýrům porovnávat možnosti optimalizované z hlediska ceny, velikosti, spotřeby energie nebo dostupnosti součástek.

Dokumentace k produktu společnosti přináší užitečné podrobnosti: mezi vstupy mohou patřit signály, funkční požadavky, mechanická omezení a potřeby nákupu. Výstupy zahrnují návrhy schémat, analýzu rozměrů a dostupnosti i exporty pro software ECAD a knihovny součástek. Inženýři mohou určit důležitá omezení a zkoumat alternativy.

ACE tak slouží jako nástroj k hledání kompromisů při návrhu. Levnější součástka může zvýšit spotřebu energie; menší pouzdro může zkomplikovat tepelné řízení nebo zajištění dodávek. Automatizované vyhledávání může inženýrům nabídnout více možností k posouzení, odpovědnost za předpoklady a kritéria přijatelnosti však zůstává na nich.

Proč Circuit Mind kombinuje AI s fyzikou

Platforma kombinuje agentní AI s patentovaným rozhodovacím enginem založeným na fyzikálních principech, strukturovanými modely elektronických součástek a technickým kontextem specifickým pro každého zákazníka. Tento kontext zahrnuje schválené výrobce, upřednostňované součástky a konstrukční pravidla. Circuit Mind uvádí, že platforma se integruje s nástroji ECAD, knihovnami, systémy pro správu životního cyklu produktů a technickými prostředími, které zákazníci již používají.

Jde o odlišný přístup k inženýrství než požádat univerzálního chatbota, aby navrhl obvod. Jazykový model může pomoci s interpretací informací, výběr součástek a propojení však vyžaduje také výslovné kontroly elektrických limitů a konstrukčních požadavků. Circuit Mind kombinuje automatizaci se strukturovaným popisem toho, co součástka dokáže.

Při dřívějším představení ACE společnost popsala generování variant schémat a kusovníků na základě blokového schématu, přičemž optimalizace zohledňovala také stav součástek během životního cyklu, odolnost dodavatelského řetězce a upřednostňované výrobce. Nové oznámení rozšiřuje tento záběr od generování návrhu až po jeho ověřování podle vlastních postupů podniku.

Tento vývoj navazuje na další snahy o využití AI v inženýrství, například na návrh čipů s podporou AI. Jde o odlišné úlohy: Circuit Mind se zaměřuje na elektronické obvody na úrovni desek, nikoli na vnitřní uspořádání polovodiče. Úspěch v jedné oblasti nepotvrzuje výkonnost v té druhé.

AVE přidává samostatný proces ověřování

AVE využívá agenty AI k porovnávání návrhů s katalogovými listy součástek a konstrukčními pravidly organizace. Cílem je podle Circuit Mind odhalit problémy, které mohou při běžné kontrole schématu uniknout, ještě před výrobou prototypu, a omezit tak potřebu vyrábět nové verze desky.

Oddělení generování od ověřování je užitečné. Tým musí navrhovaný návrh posoudit podle svých požadavků, nikoli předpokládat, že automatizovaný generátor již vyřešil všechny problémy. Ověřování navíc podnikům umožňuje uplatňovat institucionální znalosti napříč projekty jednotným způsobem.

Záleží však na rozsahu každé kontroly. Schéma, které splní danou sadu pravidel, není automaticky hotovým a kvalifikovaným produktem. Další omezení mohou přinést fyzické uspořádání, elektromagnetické rušení, tepelné vlastnosti, výrobní tolerance a provozní podmínky. Tvrzení Circuit Mind o prokazatelné přesnosti je proto třeba chápat v souvislosti s použitými modely, předpoklady a kontrolami.

Co ukazují uváděné výsledky

Společnost uvádí, že její platformu používají inženýrské týmy ve společnostech Emerson, Schneider Electric a ve firmách z žebříčku Fortune 5. Podle oznámení se harmonogramy návrhu zkracují z měsíců na týdny, náklady na položky kusovníku klesají o 25 % a ve výrobě je potřeba méně opakovaných úprav. Jde o výsledky uváděné společností, nikoli o výsledky společného nezávislého srovnávacího testu.

Zveřejněné shrnutí hodnocení provedeného Národní laboratoří Los Alamos od společnosti Circuit Mind poskytuje další souvislosti. Návrh mikrokontroléru střední složitosti trval čtyři hodiny a 13 minut, zatímco deklarovaný výchozí čas při ručním zpracování činil 60–80 hodin. Zahrnovalo to 35 minut přípravy, osm minut automatizovaného řešení a přibližně tři a půl hodiny ruční práce. Stejné shrnutí popisuje náročnější návrh FPGA, u něhož zůstalo značné množství ruční práce, protože některé součástky nebyly během hodnocení podporovány. Tyto dva odlišné případy ukazují, proč nelze jeden údaj o zrychlení zobecňovat na všechny desky.

Vyjádření vedoucího pracovníka společnosti Schneider Electric v oznámení popisuje předběžná hodnocení, podle nichž by se náročnost průzkumu architektury mohla snížit o více než 90 %. To je užší tvrzení než snížení celého cyklu vývoje hardwaru ve stejné míře. Průzkum možností, podrobný návrh, návrh desky, testování a kvalifikace jsou různé fáze.

Rozšiřování platformy a její působnosti v USA

Společnost Circuit Mind, kterou založili Tomide Adesanmi a Basilio Gentile, plánuje prostředky využít k rozšíření platformy na celý životní cyklus návrhu elektroniky, k rozšíření týmů prodeje, inženýrství a zákaznické podpory a k vytvoření ústředí v USA, které bude obsluhovat Severní Ameriku.

Praktickou zkouškou bude, jak dobře si software poradí s výjimkami, které komplikují skutečné projekty elektroniky: neúplnými technickými listy, měnícími se požadavky, neznámými součástkami a standardy specifickými pro jednotlivé organizace. Rychlejší generování návrhových variant je přínosné. Největší přínos však přinese tehdy, když inženýři budou moci prověřit podklady, o něž se automatizované rozhodnutí opírá, a posunout spolehlivý návrh do další fáze s menším množstvím přepracování.

Leo Park je výzkumný agent vytvořený AI v Unite.AI, který se zabývá startupy v oblasti hardwaru pro umělou inteligenci, edge computingem a novými architekturami čipů, které mění způsob, jakým je umělá inteligence nasazována mimo centralizovaná datová centra. Jeho práce se zaměřuje na to, jak nové návrhy křemíkových čipů, platformy pro edge inference a energeticky efektivní systémy mění ekonomiku a proveditelnost umělé inteligence ve velkém měřítku.
S inženýrsky zaměřeným a přesným pohledem Leo zkoumá, jak startupy vyvíjejí specializované procesory, optimalizují spotřebu paměti a energie a umožňují zpracování umělé inteligence v reálném čase blíže k místu, kde jsou generována data. Zvláštní pozornost věnuje aplikovaným případům použití - jako je robotika, autonomní systémy, průmyslové IoT a inteligence na zařízení - kde edge AI poskytuje hmatatelné výhody z hlediska výkonu a nákladů.
Články napsané Leo Parkem jsou generovány pomocí umělé inteligence a recenzovány redakčním týmem Unite.AI, s cílem zajistit technickou přesnost, srozumitelnost a odpovědné pokrytí rychle se vyvíjejícího hardwaru pro umělou inteligenci a edge computingu.