Circuit Mind привлекает $18,5 млн в раунде серии A и объявляет о финансировании на $25 млн для разработки электроники с помощью ИИ

Circuit Mind объявила о привлечении $25 млн для развития своей платформы на основе ИИ, предназначенной для проектирования и проверки электронных схем. В эту сумму входят $18,5 млн в рамках раунда серии A и ранее не объявленный посевной раунд; общий объем финансирования лондонской компании достиг $33,4 млн.

Раунд серии A возглавила Norwest при участии действующих инвесторов — Third Prime, Differential Ventures и Blackhorn Ventures, а также нового инвестора Lightscape VC. Посевной раунд возглавила Third Prime. Генеральный партнер Norwest Дэйв Зильберман войдет в совет директоров Circuit Mind.

Финансирование объявлено одновременно с запуском AVE — нового движка агентной проверки, который сверяет проекты с технической документацией на компоненты и инженерными правилами компании. Вместе с уже существующим помощником по проектированию ACE он помогает решать две взаимосвязанные задачи: создавать работоспособные схемы и выявлять ошибки до того, как схема станет физической печатной платой.

Автоматизация работы от требований до принципиальной схемы

Проектирование электроники — это не просто размещение условных обозначений на экране. Инженерам необходимо подбирать совместимые компоненты, соблюдать электрические ограничения, учитывать доступность поставок и документировать, почему проект отвечает предъявляемым требованиям. На первый взгляд незначительное несоответствие может вынудить команду заново пройти этапы производства и испытаний.

ACE от Circuit Mind — сокращение от Assistant to Circuit Engineers («помощник инженеров по схемотехнике») — начинает работу с функциональной схемы аппаратного блока. Согласно объявлению компании, за несколько минут система создает принципиальную схему, перечень материалов и сопроводительный анализ, позволяя инженерам сравнивать варианты, оптимизированные по стоимости, размеру, энергопотреблению или доступности компонентов.

Документация продукта компании содержит дополнительные полезные сведения: в качестве исходных данных можно использовать сигналы, функциональные требования, механические ограничения и потребности в закупках. На выходе система формирует варианты принципиальных схем, анализ форм-фактора и доступности, а также файлы для программ ECAD и библиотек компонентов. Инженеры могут задавать важные для них ограничения и изучать альтернативы.

Таким образом, ACE помогает находить компромиссы при проектировании. Более дешевый компонент может увеличить энергопотребление, а корпус меньшего размера — усложнить отвод тепла или поиск поставщиков. Автоматизация поиска позволяет инженерам рассматривать больше вариантов, но ответственность за исходные допущения и критерии приемки остается на них.

Почему Circuit Mind сочетает ИИ и физические модели

Платформа объединяет агентный ИИ, запатентованный механизм принятия решений на основе физических моделей, структурированные модели электронных компонентов и инженерный контекст, учитывающий особенности заказчика. К такому контексту относятся одобренные производители, предпочтительные компоненты и правила проектирования. Circuit Mind утверждает, что платформа интегрируется с уже используемыми заказчиками средствами ECAD, библиотеками, системами управления жизненным циклом продуктов и инженерными средами.

Это принципиально иной инженерный подход, чем просьба к универсальному чат-боту придумать электрическую схему. Языковая модель может помочь интерпретировать информацию, однако при выборе компонентов и соединений также необходимо проводить явные проверки на соответствие электрическим ограничениям и требованиям к проекту. Circuit Mind сочетает автоматизацию со структурированным описанием возможностей компонентов.

В более раннем представлении ACE компания рассказывала о создании вариантов принципиальных схем и перечней материалов на основе функциональной схемы блока, а также об оптимизации с учетом срока службы компонентов, устойчивости цепочки поставок и предпочтительных производителей. Новое объявление расширяет эту концепцию: теперь речь идет не только о создании проекта, но и о его проверке с учетом внутренних практик предприятия.

Это развитие происходит на фоне других попыток применять ИИ в инженерии, в том числе для проектирования микросхем с помощью ИИ. Речь идет о разных задачах: Circuit Mind занимается электронными схемами на уровне печатных плат, а не внутренней компоновкой полупроводниковых компонентов. Успех в одной области не доказывает эффективность в другой.

AVE добавляет отдельный процесс проверки

AVE использует ИИ-агентов для сопоставления проектов с технической документацией на компоненты и правилами проектирования организации. По словам Circuit Mind, задача системы — выявлять проблемы, которые могут остаться незамеченными при обычной проверке принципиальной схемы, до изготовления прототипа и тем самым сократить необходимость в повторном изготовлении печатных плат.

Разделение создания проекта и его проверки полезно. Команде необходимо сопоставить предлагаемый проект с требованиями, а не считать, что автоматическая система проектирования уже устранила все проблемы. Проверка также позволяет предприятиям последовательно применять накопленные знания в разных проектах.

Однако важно учитывать границы любой проверки. Соответствие схемы заданному набору правил еще не означает, что готовое изделие полностью проверено и прошло квалификацию. Дополнительные ограничения могут возникнуть из-за физической компоновки, электромагнитных помех, тепловых характеристик, производственных допусков и условий эксплуатации. Поэтому заявления Circuit Mind о доказуемой точности следует оценивать с учетом применяемых моделей, допущений и проверок.

О чем говорят опубликованные результаты

Компания сообщает, что инженерные команды Emerson, Schneider Electric и компаний из списка Fortune 5 используют ее платформу. В объявлении говорится, что сроки проектирования сократились с месяцев до недель, затраты на спецификацию материалов снизились на 25%, а повторных запусков производства стало меньше. Это результаты, о которых сообщает сама компания, а не итоги единого независимого сравнительного тестирования.

Опубликованное резюме оценки, проведенной Национальной лабораторией Лос-Аламоса и представленное Circuit Mind, дает дополнительный контекст. Проект микроконтроллера средней сложности занял 4 часа 13 минут при заявленной продолжительности ручной работы в 60–80 часов. В это время вошли 35 минут на настройку, 8 минут на автоматизированное решение задачи и примерно 3,5 часа ручной работы. В том же резюме описан более сложный проект на базе FPGA, где потребовался значительный объем ручной работы, поскольку на момент оценки некоторые компоненты не поддерживались. Эти различающиеся примеры показывают, почему нельзя распространять показатель ускорения, полученный в одном случае, на все платы.

В заявлении руководителя Schneider Electric, приведенном в объявлении, говорится, что первые оценки указывают на потенциальное сокращение более чем на 90% трудозатрат на исследование вариантов архитектуры. Это более узкое утверждение, чем сокращение на ту же величину всего цикла разработки аппаратного обеспечения. Исследование вариантов, детальное проектирование, разработка топологии платы, тестирование и квалификация — разные этапы.

Расширение платформы и присутствия в США

Основанная Томиде Адесанми и Базилио Джентиле, Circuit Mind планирует направить полученное финансирование на расширение возможностей платформы на всех этапах разработки электроники, увеличение команд продаж, инженерного отдела и сопровождения клиентов, а также создание штаб-квартиры в США, которая будет работать на рынке Северной Америки.

На практике эффективность программного обеспечения будет зависеть от того, насколько хорошо оно справляется с нестандартными ситуациями, осложняющими реальные проекты в области электроники: неполными техническими спецификациями, меняющимися требованиями, незнакомыми компонентами и внутренними стандартами организации. Быстрая генерация вариантов решений полезна. Но наибольшую отдачу она приносит тогда, когда инженеры могут проверить обоснование автоматического выбора и передать надежный проект на следующий этап с меньшим объемом повторной работы.