KI News: Kurz und klar.

Die neue Methode AutoSizer nutzt Künstliche Intelligenz, um die Transistorgrößen in Analog- und Mixed-Signal-Schaltungen automatisch zu bestimmen. Damit wird ein langjähriger Engpass im Designprozess von AMS‑ICs adressiert.

Willkommen zum Auftakt einer spannenden Datenreise, die ich „EDA in Public“ nenne. In diesem ersten Teil geht es darum, Verkaufsdaten mit Pandas zu bereinigen und zu untersuchen – ein klassisches Beispiel für explorative Datenanalyse in der Praxis.

In einer wegweisenden Entwicklung zeigt die neue Open-Source-Bibliothek AiEDA, wie künstliche Intelligenz (KI) die elektronische Designautomatisierung (EDA) revolutionieren kann. Während bisherige KI‑für‑EDA‑Infrastrukturen fragmentiert waren und keine vollständige Lösung für den gesamten Datenfluss boten, bietet AiEDA einen einheitlichen Ansatz, der von der Designausführung bis zur KI‑Integration reicht.

Die Bewertung der Qualität von Register-Transfer-Level (RTL)-Designs ist ein entscheidender Schritt im EDA-Workflow, weil sie sofortiges Feedback zu wichtigen Kennzahlen wie Fläche und Verzögerung liefert, ohne dass eine zeitaufwändige Logik-Synthese erforderlich ist.

Die zunehmende Größe und Komplexität von integrierten Schaltkreisen stellt die elektronische Designautomatisierung (EDA) vor immer größere Herausforderungen. Graph Neural Networks (GNNs) haben sich als vielversprechende Methode etabliert, um Schaltkreise als Graphen zu modellieren und damit die Analyse zu unterstützen. Doch klassische GNNs können die volle Komplexität von EDA-Designs nicht vollständig erfassen.

Die Automatisierung des Logikschaltungsdesigns steigert Chipleistung, Energieeffizienz und Zuverlässigkeit. In der Elektronik-Design-Automation (EDA) werden And‑Inverter Graphen (AIGs) häufig eingesetzt, weil sie digitale Schaltungen kompakt darstellen, optimieren und verifizieren können.