Circuit Mind, Yapay Zekâ Destekli Elektronik Tasarımı için 25 Milyon Dolar Finansman Açıklarken 18,5 Milyon Dolarlık A Serisi Yatırım Aldı

Circuit Mind, elektronik devrelerin tasarlanması ve denetlenmesine yönelik yapay zekâ platformunu büyütmek için 25 milyon dolarlık finansman aldığını açıkladı. Paket, 18,5 milyon dolarlık A Serisi yatırımı ve daha önce duyurulmamış bir tohum yatırım turunu içeriyor. Böylece Londra merkezli şirketin toplam finansmanı 33,4 milyon dolara ulaşıyor.

A Serisi yatırım turuna Norwest liderlik etti; mevcut yatırımcılar Third Prime, Differential Ventures ve Blackhorn Ventures ile yeni yatırımcı Lightscape VC de tura katıldı. Tohum yatırım turuna ise Third Prime liderlik etti. Norwest’in genel ortağı Dave Zilberman, Circuit Mind’ın yönetim kuruluna katılıyor.

Finansman, şirketin yeni Ajan Tabanlı Doğrulama Motoru AVE ile birlikte duyuruldu. AVE, tasarımları bileşen veri sayfalarına ve şirketin mühendislik kurallarına göre denetliyor. Mevcut ACE tasarım asistanıyla birlikte iki bağlantılı soruna çözüm getiriyor: kullanılabilir bir devre tasarlamak ve devre fiziksel bir karta dönüşmeden önce hataları bulmak.

Gereksinimlerle şema arasındaki işi otomatikleştirmek

Elektronik tasarım, ekranda sembolleri düzenlemekten ibaret değildir. Mühendislerin uyumlu parçaları seçmesi, elektriksel kısıtları karşılaması, tedarik durumunu hesaba katması ve tasarımın gereksinimleri neden karşıladığını belgelemesi gerekir. Önemsiz gibi görünen bir uyumsuzluk, ekibi üretim ve test aşamalarını baştan gözden geçirmeye zorlayabilir.

Circuit Mind’ın Devre Mühendisleri Asistanı anlamına gelen ACE’si, bir donanım blok diyagramını temel alıyor. Şirketin duyurusuna göre ACE, mühendislerin maliyet, boyut, güç tüketimi veya bileşenlerin bulunabilirliği açısından en uygun seçenekleri karşılaştırmasına olanak tanırken dakikalar içinde bir şema, malzeme listesi ve destekleyici analiz hazırlıyor.

Şirketin ürün belgeleri de yararlı ayrıntılar sunuyor: Girdiler arasında sinyaller, işlevsel gereksinimler, mekanik kısıtlar ve satın alma ihtiyaçları bulunabiliyor. Çıktılar arasında aday şemalar, form faktörü analizi, bulunabilirlik analizi ve ECAD yazılımlarıyla bileşen kütüphanelerine yönelik dışa aktarımlar yer alıyor. Mühendisler önemli gördükleri kısıtları belirtebiliyor ve alternatifleri inceleyebiliyor.

Bu özellikler ACE’yi, tasarım ödünleşimlerini değerlendirmeye yarayan bir araca dönüştürüyor. Daha ucuz bir bileşen güç tüketimini artırabilir; daha küçük bir paket ise ısı yönetimini veya tedariki zorlaştırabilir. Arama sürecinin otomatikleştirilmesi, mühendislere değerlendirebilecekleri daha fazla seçenek sunarken varsayımlardan ve kabul ölçütlerinden sorumlu olmayı yine onlara bırakıyor.

Circuit Mind yapay zekâyı neden fizik temelli yaklaşımla birleştiriyor?

Platform; ajan tabanlı yapay zekâyı patentli, fizik temelli bir karar motoru, yapılandırılmış elektronik bileşen modelleri ve müşteriye özel mühendislik bağlamıyla birleştiriyor. Bu bağlam, onaylı üreticileri, tercih edilen parçaları ve tasarım kurallarını kapsıyor. Circuit Mind, platformun müşterilerin hâlihazırda kullandığı ECAD araçları, kütüphaneler, ürün yaşam döngüsü yönetimi sistemleri ve mühendislik ortamlarıyla entegre olduğunu belirtiyor.

Bu yaklaşım, genel amaçlı bir sohbet robotundan devre tasarlamasını istemekten farklı bir mühendislik anlayışına dayanıyor. Bir dil modeli bilgileri yorumlamaya yardımcı olabilir; ancak parça ve bağlantı seçimi, elektriksel sınırların ve tasarım gereksinimlerinin açıkça denetlenmesini de gerektirir. Circuit Mind’ın yaklaşımı, otomasyonu bileşenlerin neler yapabileceğini yapılandırılmış biçimde gösteren bir temsille birleştirmek.

Şirket, ACE’yi daha önce tanıtırken blok diyagramından şema ve malzeme listesi seçenekleri oluşturmayı; optimizasyonu ise kullanım ömrü durumu, tedarik zinciri dayanıklılığı ve tercih edilen üreticileri de kapsayacak şekilde ele almıştı. Yeni duyuru, anlatıyı tasarım oluşturmaktan çıkarıp tasarımı bir işletmenin kendi uygulamaları çerçevesinde doğrulamaya genişletiyor.

Bu ilerleme, yapay zekâ destekli çip tasarımı da dâhil olmak üzere yapay zekâyı mühendisliğe uygulamaya yönelik diğer çalışmalarla aynı döneme denk geliyor. Ancak bu çalışmalar farklı görevleri ele alıyor: Circuit Mind, bir yarı iletkenin iç yerleşimi yerine kart düzeyindeki elektronik devreler üzerinde çalışıyor. Birindeki başarı, diğerindeki performansı kanıtlamıyor.

AVE ayrı bir doğrulama iş akışı ekliyor

AVE, tasarımları bileşen veri sayfaları ve kuruluşun tasarım kurallarıyla karşılaştırmak için yapay zekâ ajanlarından yararlanıyor. Circuit Mind, amacın prototip üretilmeden önce geleneksel şema incelemelerinden kaçabilecek sorunları ortaya çıkarmak ve kartın yeniden üretilmesi ihtiyacını azaltmak olduğunu belirtiyor.

Tasarım oluşturma ile doğrulamanın birbirinden ayrılması yararlı. Ekipler, otomatik bir tasarım aracının tüm sorunları zaten çözdüğünü varsaymak yerine önerilen tasarımı gereksinimlerine göre incelemeli. Doğrulama, işletmelere kurumsal bilgi birikimini projeler genelinde tutarlı biçimde uygulama olanağı da sağlıyor.

Bununla birlikte, her denetimin kapsamı önem taşır. Bir dizi kuralı geçen şema, kendiliğinden tamamlanmış ve yeterliliği doğrulanmış bir ürüne dönüşmez. Fiziksel yerleşim, elektromanyetik girişim, ısıl davranış, üretim toleransları ve çalışma koşulları ek kısıtlar doğurabilir. Bu nedenle Circuit Mind’ın kanıtlanabilir doğruluk iddiaları, uygulanan modeller, varsayımlar ve denetimler çerçevesinde değerlendirilmelidir.

Açıklanan sonuçlar ne gösteriyor?

Şirket, Emerson, Schneider Electric ve Fortune 5 şirketlerindeki mühendislik ekiplerinin platformunu kullandığını belirtiyor. Şirketin duyurusunda, tasarım takvimlerinin aylardan haftalara indiği, malzeme listesi maliyetlerinin %25 azaldığı ve üretim için yeniden tasarım gereksinimlerinin azaldığı belirtiliyor. Bunlar, ortak ve bağımsız bir karşılaştırmalı değerlendirmeden elde edilen sonuçlar değil, şirketin bildirdiği sonuçlar.

Circuit Mind’in Los Alamos National Laboratory değerlendirmesine ilişkin yayımlanmış özeti konuya daha fazla bağlam sağlıyor. Orta karmaşıklıktaki bir mikrodenetleyici tasarımının tamamlanması, 60–80 saat olarak belirtilen manuel başlangıç süresine kıyasla 4 saat 13 dakika sürdü. Bu süreye 35 dakikalık kurulum, sekiz dakikalık otomatik çözümleme ve yaklaşık üç buçuk saatlik manuel çalışma dahildi. Aynı özette, daha zor bir FPGA tasarımında değerlendirme sırasında bazı bileşenler desteklenmediği için önemli miktarda manuel çalışmanın hâlâ gerektiği anlatılıyor. Bu iki farklı örnek, tek bir hızlanma oranının her karta genellenmemesi gerektiğini gösteriyor.

Duyuruda Schneider Electric’ten bir yöneticinin açıklaması, ilk değerlendirmelerin mimari keşif çalışmalarındaki iş yükünü %90’dan fazla azaltma potansiyeline işaret ettiğini belirtiyor. Bu, tüm donanım geliştirme döngüsünü aynı oranda kısaltma iddiasından daha sınırlı bir iddia. Keşif, ayrıntılı tasarım, kart yerleşimi, test ve yeterlilik farklı aşamalardır.

Platformun ve ABD’deki varlığının genişletilmesi

Tomide Adesanmi ve Basilio Gentile tarafından kurulan Circuit Mind, finansmanı platformunu elektronik tasarım yaşam döngüsünün geneline yaymak, satış, mühendislik ve müşteri başarı ekiplerini büyütmek ve Kuzey Amerika’ya hizmet verecek bir ABD merkezi kurmak için kullanmayı planlıyor.

Yazılımın, gerçek elektronik projelerini zorlaştıran istisnai durumları (eksik veri sayfaları, değişen gereksinimler, tanıdık olmayan parçalar ve kuruma özgü standartlar) ne kadar iyi ele aldığı belirleyici olacak. Adayların daha hızlı oluşturulması değerli. Bunun asıl katkısı, mühendislerin otomatik bir tercihin ardındaki kanıtları inceleyebilmesi ve güvenilir bir tasarımı daha az yeniden çalışmayla sonraki aşamaya taşıyabilmesiyle ortaya çıkıyor.