Квілтер показує, що штучний інтелект тепер може проектувати справжнє обладнання за допомогою першого у світі машинобудівного комп'ютера

Межа між тим, що будують люди, і тим, що машини можуть створювати автономно, щойно різко змістилася. Квілтер, компанія зі штучним інтелектом, що спеціалізується на фізичному проектуванні та розробці електроніки, представила перший комп'ютер, коли-небудь розроблений за допомогою штучного інтелекту — не просто за допомогою, а й спроектований, розміщений, маршрутизований та перевірений механізмом штучного інтелекту, навченим розуміти закони фізики, що керують реальним обладнанням. Результатом не стало моделювання чи теоретична демонстрація. Це був виготовлений двоплатний комп'ютер з підтримкою Linux, побудований на базі NXP i.MX 8M Mini, — і він успішно завантажився з першої спроби.

Ініціатива, зв Проєкт Speedrun, стискає те, що зазвичай вимагає команди інженерів та місяців ретельного розміщення, маршрутизації та усунення несправностей, до тижневого спринту, який очолює лише один інженер, що працює разом із платформою Quilter. Це переломний момент не лише для штучного інтелекту в розробці обладнання, але й для темпів інновацій у всій електронній галузі.

Традиційний квілтер-вузьке місце намагається зруйнуватися

Сучасне проектування електроніки є однією з останніх інженерних галузей, де висококваліфіковані фахівці все ще виконують виключно ручну роботу. Компонування друкованих плат вже давно є кропітким процесом, що формується фізичними обмеженнями — цілісністю сигналу, узгодженням диференціальних пар, тепловими властивостями, чутливістю до електромагнітних перешкод, цільовим імпедансом, виробничими допусками та сотнями тонких правил компонування, які впливають на надійність. Навіть найдосвідченіші інженери створюють ці складні плати шляхом циклів випробувань, доопрацювань та перемаршрутизації.

Хоча команди розробників програмного забезпечення можуть щодня випускати оновлення, команди розробників апаратного забезпечення часто чекають тижнями між ревізіями. Щільна багатошарова плата, що підтримує систему-на-модулі та високошвидкісні інтерфейси, рідко завантажується з першої спроби, навіть за участю команд експертів. Така повільна частота ітерацій обмежує експерименти, збільшує витрати, обмежує терміни розробки продукту та робить апаратне забезпечення принципово стійким до швидкості, яка спостерігається в сучасній розробці програмного забезпечення.

Це вузьке місце, яке Квілтер прагне усунути.

Як працює система штучного інтелекту Quilter

Базовий механізм Quilter не є мовною моделлю чи покращеним автотрасировщиком. Це система навчання з підкріпленням на основі фізики який розуміє електричні та теплові обмеження як першокласні вхідні дані для проектування. Інженери надають системі схему та (за бажанням) обмеження, а штучний інтелект створює готові до виробництва макети друкованих плат, враховуючи при цьому поведінку в реальних умовах, таку як:

• умови цілісності сигналу
• імпеданс траси
• тремтіння та перекіс
• поширення тепла
• пропускна здатність по струму
• електромагнітні міркування
• фізична технологічність

Це не просто пошук шляху. Це міркування заснований на фізиці, де штучний інтелект постійно оцінює, чи відповідає макет основним законам, які визначають, чи функціонуватиме дошка в реальності, а не лише на екрані.

Quilter інтегрується зі стандартними робочими процесами EDA та підтримує дані з Altium, Cadence, KiCad, Siemens та інших поширених інструментів. Інженери зберігають повний контроль — вони можуть коригувати обмеження, вивчати альтернативи або виконувати ручне редагування — але повторювана, низькоінтенсивна робота з розміщення та трасування виконується автоматично.

Всередині проекту Speedrun: що насправді зробив штучний інтелект

Для своєї дебютної демонстрації Quilter обрав реальна, двоплатна комп'ютерна система виробничого масштабу з високошвидкісними шинами, пам'яттю DDR, регулюванням живлення та складними вимогами до маршрутизації. Система включала:

• повноцінна система-на-модулі (SOM)
• плінтус-компаньйон
• 843 компонентів
• тисячі з'єднань
• кілька високошвидкісних інтерфейсів
• мережі з критичним імпедансним керуванням

За даними компанії, Quilter самостійно виконав 98% розміщення, трасування та перевірки фізичних характеристик, залишивши інженера в ролі наглядачів, а не ручних. Результатом став макет, який потребував мінімального редагування та швидко перейшов до виробництва.

Вплив на продуктивність: проектування зі швидкістю програмного забезпечення

Цифри, що стоять за проектом Speedrun, вражають. Процес, який зазвичай потребує понад 400 годин ручної роботи, скоротився до 38.5 годин загальної участі інженера, включаючи нагляд та коригування обмежень. Чисто проектні роботи — розміщення, трасування, фізичні перевірки — майже повністю виконувала компанія Quilter.

11-кратне прискорення циклів проектування — це не просто незначне покращення; це покрокова зміна функції в тому, як швидко можна створювати та повторювати апаратне забезпечення.

Якщо ці здобутки поширяться по всій галузі, стане можливим кілька трансформацій:

1. Команди, що розробляють апаратне забезпечення, виконують ітерації, як команди, що розробляють програмне забезпечення.
Кілька варіантів конструкції можуть бути протестовані, перевірені та виготовлені протягом одного часового вікна, що раніше дозволяло лише один.

2. Стартапи без великих команд розробників обладнання раптово стають конкурентоспроможними.
Невелика група може виготовляти складні плати, не вимагаючи величезного інженерного персоналу.

3. Підприємства можуть значно зменшити витрати на респін.
Кожне уникнення повторного відкриття заощаджує бюджет, час та виробничі ресурси.

4. Межа між прототипуванням та виробництвом стає тоншою.
Завдяки надійним результатам першого запуску команди витрачають менше часу на налагодження фундаментальних проблем макета.

5. Цикли апаратних інновацій стискаються.
Ідеї, для перевірки яких колись потрібні були 25 центів, тепер можуть зайняти тижні — або й менше.

Чому це важливо для майбутнього електроніки

Заява Квілтера сигналізує про щось глибше, ніж просто технічне досягнення. Вона знаменує собою початок нової динаміки: Штучний інтелект тепер здатний проектувати функціональні фізичні системи, які працюють у реальному світі.

Протягом останнього десятиліття вплив штучного інтелекту здебільшого обмежувався цифровими сферами — генерація коду, створення контенту, аналітика, прогнозування. Проект Speedrun розширює охоплення ШІ у фізичну сферу, де інженерні рішення повинні ґрунтуватися на законах, які не можна підробити, наближено інтерпретувати чи обійти.

Наслідки величезні:

• Споживчі пристрої могли б швидше потрапляти на ринок, з меншою кількістю затримок у ланцюжку поставок, спричинених циклами проектування.
• Промислова, медична та автомобільна електроніка могла б досліджувати більше варіантів дизайну та профілів надійності без місяців інженерних витрат.
• У робототехніці та Інтернеті речей може спостерігатися вибуховий ріст спеціалізованого обладнання, адаптованого до вузьких сценаріїв використання.
• Чіплетні системи, модульні обчислювальні пристрої та спеціалізовані плати можуть стати набагато доступнішими для менших організацій.
• Інновації більше не обмежуються кількістю доступних інженерів з розробки друкованих плат; можливості масштабуються разом із обчисленнями.

Найголовніше, що межа між цифровим інтелектом та створенням фізичного продукту починає розмиватися. Штучний інтелект більше не є радником чи помічником — це творець відчутної електроніки.

Дорога вперед

Квілтера Система все ще розвивається. Надзвичайно високочастотні або надщільні конструкції продовжуватимуть створювати труднощі для будь-якої автоматизованої системи, і інженерний нагляд залишається важливим. Проєкт Speedrun демонструє, що значна частина сучасного проектування друкованих плат готова до автоматизації, і що автоматизація достатньо надійна, щоб виробляти робоче обладнання з безпрецедентною швидкістю.

Оскільки все більше команд впроваджують інструменти штучного інтелекту, засновані на фізиці, темпи розвитку електроніки можуть змінитися. Апаратне забезпечення може нарешті вступити в еру швидких ітерацій, якою програмне забезпечення переживало протягом двох десятиліть.

Наразі один факт виділяється понад усе: перший комп'ютер, розроблений штучним інтелектом, реальний, виготовлений та працює — і це лише початок.