La start-up d'intelligence artificielle Quilter a obtenu mardi un financement de série A de 10 millions de dollars pour utiliser une combinaison d'apprentissage automatique et de calcul haute performance (HPC) afin de rendre la conception de cartes de circuits imprimés une expérience manuelle moins fastidieuse.

Bien qu'il existe des outils d'automatisation, tels que les autorouteurs, pour faciliter la configuration des circuits imprimés, Sergey Nesterenko, PDG et fondateur de Quilter, affirme qu'ils peuvent poser plus de problèmes qu'ils n'en valent la peine.

« Ils ne comprennent pas réellement le processus de fabrication ou la physique », a-t-il déclaré. Enregistrer. « Ils jouent simplement à un jeu de connexion, et c'est à vous, en tant qu'utilisateur, d'examiner leur travail et de décider si cette conception est fiable ou non. »

Pour cette raison, une grande partie du travail de conception de circuits imprimés est encore effectuée à la main aujourd'hui, ce qui contraste fortement avec la conception de puces, qui fait largement appel aux services d'automatisation de la conception électronique (EDA) depuis des décennies. Nesterenko a expliqué qu'il en avait pris conscience en développant une avionique résistante aux radiations pour les fusées Falcon 9 et les fusées de deuxième étage Falcon Heavy de SpaceX.

L'objectif de Nesterenko est de faire en sorte que la conception de PCB ressemble davantage à de l'assemblage de code. Il a comparé l'assemblage d'un schéma de circuit (une représentation logique de la façon dont les composants sont connectés les uns aux autres) à l'écriture de code, et la planification réelle de ces composants à leur assemblage. Grâce à sa plate-forme interne d'apprentissage automatique, Quilter affirme pouvoir condenser le processus de planification de quelques semaines à quelques heures, ce qui réduit considérablement les coûts.

Selon Nesterenko, la plate-forme peut fournir une conception complète tout en consommant entre 10 et 40 dollars en coûts informatiques. Cela se compare favorablement à l'externalisation de la planification à un tiers, qui coûte entre 1 $ et 10 $ par partie – les points où les composants sont installés et doivent donc être acheminés. Les cartes modernes peuvent avoir un nombre de broches par centaines.

Pas un autre Maître

Mais si les grands modèles de langage sont généralement associés aux chatbots et aux générateurs d’images basés sur l’IA, ce n’est pas ce que Quilter a développé.

Le modèle repose plutôt sur l’apprentissage par renforcement, la même technique que celle utilisée par Google DeepMind pour apprendre à une machine comment battre le meilleur joueur humain au jeu de société Go.

À un niveau élevé, le système fonctionne en prenant le schéma de circuit fourni par l'utilisateur final et en l'introduisant dans le modèle boost, qui définit la conception du PCB et de ses composants tout en prenant également en compte la physique impliquée. La mise en page résultante est ensuite évaluée et attribuée à un score.

Ce qui rend les choses intéressantes, c'est la façon dont Quilter définit ce score. Afin d'éviter toute interaction physique indésirable – telle que la diaphonie et les interférences électromagnétiques – le fonctionnement du modèle est vérifié via une simulation physique HPC. Le processus ML/HPC est ensuite répété jusqu'à ce qu'un seuil d'utilisabilité acceptable soit atteint.

« Ce que nous voulons faire, c'est faire tout ce processus de conversion du schéma, qui est une sorte de description logique, et produire un fichier de conception ou des schémas, que le fabricant peut implémenter et mettre en œuvre de manière totalement indépendante », a expliqué Nesterenko.

En d’autres termes, la plateforme doit être suffisamment fiable pour que les clients n’aient pas à deviner si une conception fonctionnera réellement une fois fabriquée.

La plateforme est actuellement en version bêta ouverte et les utilisateurs peuvent télécharger leurs graphiques et tester le système sans frais. Alors que la startup basée à Los Angeles Réclamations Il continuera à proposer la catégorie « Free Forever » et se réserve également le droit d'imposer des restrictions sur son utilisation. Une fois que le système n'est plus en version bêta, Quilter indique qu'il « facturera probablement en fonction de l'utilisation » ainsi que de la taille et de la complexité de la conception.

Marge d'amélioration

Bien que Quilter se vante que le modèle peut réellement générer des configurations de circuits imprimés plus rapidement qu'un humain, cela ne signifie pas qu'il n'y a pas de place à l'amélioration. Actuellement, le modèle fonctionne mieux lors de la création de conceptions de PCB relativement simples. On nous dit qu'il n'est pas tout à fait prêt à gérer des tâches de mise en page plus complexes, comme celles que l'on pourrait trouver sur une carte mère de serveur.

« La plus grande carte que nous avons conçue jusqu'à présent, du point de vue combinatoire, compte environ 2 000 broches », a révélé Nesterenko.

Ces broches signifient que les composants doivent non seulement se connecter à d'autres composants, mais également se déplacer autour d'eux. Nesterenko a affirmé que Quilter était jusqu'à présent capable de résoudre des mises en page avec une densité de broches d'environ 20 pour cent, alors que les humains peuvent gérer 25 à 30 pour cent ou mieux.

Parallèlement, du point de vue physique, il a déclaré que Quilter avait été validé pour les cartes abritant des produits tels que des caméras, des cartes SD, des USB et des microprocesseurs haute vitesse avec des débits de signal allant jusqu'à 500 MHz et un courant allant jusqu'à quatre ampères.

Cependant, Nesterenko a souligné que la plateforme réalise des progrès constants concernant ces restrictions. Il a ajouté qu'il existe encore un vaste marché potentiel pour les clients qui ont besoin de cartes moins complexes et qui peuvent bénéficier d'un rythme de développement plus rapide. ®