チップ、システム、製品設計における生成AIの可能性

はじめに

チップ、システム、製品設計の分野は複雑で、設計者が日々取り組まなければならない課題が山積しています。従来の設計プロセスは堅牢ではあるものの、効率性、カスタマイズ性、革新性に対する要求の高まりに対応するには不十分な場合もあります。このホワイトペーパーでは、このような課題を掘り下げ、その課題解決と設計プロセスの革新における生成AIの変革の可能性を探ります。

チップおよびシステム設計における課題

チップおよびシステム設計は多面的なプロセスであり、複雑に入り組んでいるのが特徴です。設計者は、厳しい設計ルールを順守ながら、性能、消費電力、面積(PPA)のバランスをとってチップ設計を最適化するという困難な課題に直面しています。一方、システム設計では、複数のコンポーネントやサブシステムを統合する必要があり、このプロセスには時間がかかるだけでなく、エラーが発生することがあります。カスタマイズ要件が高まるにつれ、設計プロセスはさらに複雑になり、設計者は性能や品質を損なうことなく多様なニーズに対応する必要があるのです。

生成AIの可能性

生成AIは、このような課題に取り組む上で大きな可能性を秘めています。機械学習アルゴリズムを活用することで、生成AIは設計プロセスを自動化し、迅速なプロトタイピングと設計空間の探査(DSE)を可能にします。設計を最適化し、PPAを改善することで市場投入までの時間を短縮することができるのです。さらに、生成AIがイノベーションを促進することで、設計者は多様なニーズを満たす斬新でカスタマイズされたソリューションを生み出すことが可能です。

チップ、システム、製品設計のための生成AIは、人間の言語コミュニケーションと技術設計の橋渡しをする大規模言語モデル(LLM)、設計の最適化と操作の意思決定を自動化する強化学習、過去の解決策を新しいプロジェクトに適用する転移学習の組み合わせです。

チップ、システム、製品設計における生成AIの必要性

チップ、システム、製品の設計に生成AIを導入するには、包括的なアプローチが必要です。これには、データの収集と前処理、機械学習モデルのトレーニング、これらのモデルの設計ワークフローへの統合が含まれます。シミュレーションと解析ツールは、設計の検証と改良に不可欠です。さらに、設計者は新しいワークフローに適応し、データ駆動型の設計アプローチを取り入れる必要があります。

チップ設計のための生成AI

チップ設計において、生成AIはレイアウトとフロアプランニングの自動化、PPAの最適化、設計ルールの遵守を実現します。設計空間を探索し、従来の手法では見過ごされがちな最適解を特定することができます。また、生成AIは検証プロセスを合理化することでエラーを削減し、設計品質を向上させることに繋がります。

システム設計のための生成AI

システム設計において、生成AIはコンポーネントとサブシステムの統合を最適化し、システムの性能と効率を向上させることができます。また、電力や熱の問題を管理し、信頼性の高い運用を実現します。また、生成AIはイノベーションを促進し、設計者が多様なニーズを満たす斬新なシステムアーキテクチャの構築を可能にします。

製品設計のための生成AI

製品設計において生成AIを用いることで、カスタマイズやパーソナライゼーションが可能になり、多様なユーザーのニーズに応えることができます。また、製造可能な設計を最適化することで、コストを削減し、製品の品質を向上させることも可能です。また、生成AIはユーザーエクスペリエンスを向上させ、機能的であるだけでなく、審美的で直感的に使用できる製品を生み出すことに繋がります。

ケイデンスの生成AIソリューション

ケイデンスは、チップからシステム、製品に至るまで、包括的な生成AIソリューションを提供しています。ケイデンスの既存設計ツールやプラットフォームとシームレスに統合できるため、設計者はワークフローを中断することなく生成AIを活用できます。ケイデンスの生成AIソリューションは、医薬品からライフサイエンス、仕様作成から製造まで、さまざまな分野で応用されています。

創薬や医薬品開発における生成AIは、新薬や新分子の設計を加速し、その有効性と安全性を最適化することができます。ライフサイエンス分野における生成AIは革新的な生物医学機器やシステム設計を可能にし、患者の治療と転帰を改善します。

仕様作成や製造の分野における生成AIは、プロセスを合理化することでエラーを削減し、効率を向上させることができます。製造プロセスを最適化し、製品の品質を向上させ、コストを削減することも可能です。また、生成AIは品質管理を強化し、従来の手法では見落としてしまうような欠陥や異常を検出することもできます。

まとめ

生成AIは、チップ、システム、製品設計の発展に大きく貢献できる可能性を秘めています。生成AIを用いることで従来の設計プロセスの課題を克服できるため、設計者が革新的で最適なカスタマイズされたソリューションを生み出すことができます。ケイデンスの生成AIソリューションは、包括的かつ統合的なアプローチを提供し、設計者は設計プロセス全体にわたって生成AIを活用することができます。生成AIの導入により、チップ、システム、製品設計は、かつてない進歩と革新を遂げるのです。