Circuit Mind atrage 18,5 milioane de dolari într-o rundă Series A și anunță o finanțare de 25 de milioane pentru proiectarea electronică asistată de inteligența artificială

Circuit Mind a anunțat o finanțare de 25 de milioane de dolari pentru extinderea platformei sale de inteligență artificială destinată proiectării și verificării circuitelor electronice. Pachetul include o rundă Series A de 18,5 milioane de dolari și o rundă de finanțare inițială, neanunțată anterior, ceea ce ridică finanțarea totală a companiei londoneze la 33,4 milioane de dolari.

Runda Series A a fost condusă de Norwest, cu participarea investitorilor existenți Third Prime, Differential Ventures și Blackhorn Ventures, alături de noul investitor Lightscape VC. Third Prime a condus runda de finanțare inițială. Dave Zilberman, partener general la Norwest, se alătură consiliului de administrație al Circuit Mind.

Finanțarea este anunțată odată cu lansarea AVE, noul său Agentic Verification Engine, care verifică proiectele în raport cu fișele tehnice ale componentelor și cu regulile de inginerie ale unei companii. Împreună cu asistentul de proiectare ACE, deja existent, acesta abordează două probleme interconectate: realizarea unui circuit funcțional și identificarea erorilor înainte ca circuitul să devină o placă fizică.

Automatizarea procesului dintre cerințe și o schemă

Proiectarea electronică presupune mai mult decât aranjarea simbolurilor pe un ecran. Inginerii trebuie să selecteze componente compatibile, să respecte constrângerile electrice, să țină cont de disponibilitatea aprovizionării și să documenteze de ce un proiect îndeplinește cerințele. O nepotrivire aparent minoră poate obliga echipa să reia procesul de fabricație și testare.

ACE de la Circuit Mind, prescurtare de la Assistant to Circuit Engineers, pornește de la o diagramă bloc hardware. Potrivit anunțului, în câteva minute generează o schemă, o listă de materiale și o analiză justificativă, permițând totodată inginerilor să compare opțiuni optimizate în funcție de cost, dimensiune, consum de energie sau disponibilitatea componentelor.

Documentația produsului oferită de companie adaugă detalii utile: datele de intrare pot include semnale, cerințe funcționale, constrângeri mecanice și necesități de achiziție. Rezultatele includ scheme candidate, analize ale factorului de formă și ale disponibilității, precum și fișiere exportabile pentru software ECAD și biblioteci de componente. Inginerii pot specifica ce constrângeri sunt importante și pot explora alternative.

Astfel, ACE devine un instrument pentru gestionarea compromisurilor de proiectare. O componentă mai ieftină poate crește consumul de energie, iar un pachet mai mic poate complica gestionarea termică sau aprovizionarea. Automatizarea căutării le poate oferi inginerilor mai mulți candidați de evaluat, lăsându-i totodată responsabili pentru ipoteze și criteriile de acceptare.

De ce combină Circuit Mind inteligența artificială cu fizica

Platforma combină inteligența artificială agentică cu un motor decizional brevetat, bazat pe fizică, modele structurate ale componentelor electronice și context de inginerie specific fiecărui client. Acest context include producători aprobați, componente preferate și reguli de proiectare. Circuit Mind afirmă că platforma se integrează cu instrumentele ECAD, bibliotecile, sistemele de gestionare a ciclului de viață al produselor și mediile de inginerie pe care clienții le folosesc deja.

Aceasta este o abordare inginerească diferită de a-i cere unui chatbot de uz general să inventeze un circuit. Un model lingvistic poate ajuta la interpretarea informațiilor, însă selectarea componentelor și a conexiunilor necesită și verificări explicite în raport cu limitele electrice și cerințele de proiectare. Abordarea Circuit Mind constă în combinarea automatizării cu o reprezentare structurată a capacităților fiecărei componente.

În prezentarea anterioară a ACE, compania a descris generarea unor opțiuni de scheme și liste de materiale pornind de la o diagramă bloc, cu optimizări care țin cont de starea pe parcursul ciclului de viață, reziliența lanțului de aprovizionare și producătorii preferați. Noul anunț extinde această perspectivă, trecând de la generarea unui proiect la verificarea lui în raport cu practicile proprii ale unei companii.

Această evoluție se înscrie alături de alte inițiative de aplicare a inteligenței artificiale în inginerie, inclusiv proiectarea de cipuri asistată de inteligența artificială. Sarcinile sunt distincte: Circuit Mind se ocupă de circuite electronice la nivel de placă, nu de dispunerea internă a unui semiconductor. Reușita într-un domeniu nu demonstrează performanța în celălalt.

AVE adaugă un flux de lucru separat pentru verificare

AVE folosește agenți de inteligență artificială pentru a compara proiectele cu fișele tehnice ale componentelor și regulile de proiectare ale unei organizații. Circuit Mind spune că scopul este identificarea problemelor care ar putea trece neobservate în cadrul verificărilor convenționale ale schemelor, înainte de fabricarea unui prototip, reducând astfel necesitatea refabricării plăcilor.

Separarea generării de verificare este utilă. O echipă trebuie să examineze un proiect propus în raport cu cerințele sale, nu să presupună că un generator automat a rezolvat deja toate problemele. Verificarea le oferă, de asemenea, companiilor o modalitate de a aplica în mod consecvent cunoștințele instituționale în toate proiectele.

Totuși, aria de acoperire a fiecărei verificări contează. Faptul că o schemă trece de un set de verificări nu înseamnă automat că produsul este finalizat și calificat. Dispunerea fizică, interferențele electromagnetice, comportamentul termic, toleranțele de fabricație și condițiile de funcționare pot introduce constrângeri suplimentare. Prin urmare, afirmațiile Circuit Mind privind acuratețea demonstrabilă trebuie înțelese în raport cu modelele, ipotezele și verificările aplicate.

Ce arată rezultatele raportate

Compania afirmă că echipe de ingineri de la Emerson, Schneider Electric și companii din Fortune 5 folosesc platforma sa. În anunțul său, compania menționează că termenele de proiectare s-au redus de la luni la săptămâni, că a obținut reduceri de 25% ale costurilor listei de materiale și că au fost necesare mai puține reluări ale fabricației. Acestea sunt rezultate raportate de companie, nu rezultate obținute într-un test comparativ independent comun.

Circuit Mind oferă mai mult context prin rezumatul publicat al unei evaluări realizate de Los Alamos National Laboratory. Proiectarea unui microcontroler de complexitate medie a durat patru ore și 13 minute, față de un interval de referință declarat de 60–80 de ore pentru realizarea manuală. Procesul a inclus 35 de minute de configurare, opt minute de rezolvare automată și aproximativ trei ore și jumătate de muncă manuală. Același rezumat descrie un proiect FPGA mai dificil, la care a rămas o cantitate substanțială de muncă manuală, deoarece unele componente nu erau acceptate în timpul evaluării. Aceste cazuri contrastante arată de ce o singură valoare a accelerării nu ar trebui generalizată la toate plăcile.

Declarația unui director de la Schneider Electric din anunț descrie evaluări preliminare care indică reduceri potențiale de peste 90% ale efortului necesar explorării arhitecturii. Aceasta este o afirmație mai restrânsă decât reducerea cu aceeași proporție a întregului ciclu de dezvoltare hardware. Explorarea, proiectarea detaliată, proiectarea layoutului plăcii, testarea și calificarea sunt etape diferite.

Extinderea platformei și a prezenței sale în SUA

Fondată de Tomide Adesanmi și Basilio Gentile, Circuit Mind intenționează să folosească finanțarea pentru a-și extinde platforma la întregul ciclu de proiectare a componentelor electronice, pentru a-și dezvolta echipele de vânzări, inginerie și succes al clienților și pentru a-și stabili un sediu central în SUA, care să deservească America de Nord.

Testul practic va consta în cât de bine gestionează software-ul excepțiile care complică proiectele electronice reale: fișe tehnice incomplete, cerințe în schimbare, componente necunoscute și standarde specifice fiecărei organizații. Generarea mai rapidă a variantelor candidate este valoroasă. Beneficiul cel mai mare apare atunci când inginerii pot examina dovezile care stau la baza unei alegeri automate și pot duce un proiect fiabil în etapa următoare, cu mai puține refaceri.