Siemens impulsa la IA autoverificable para el diseño de semiconductores

El desarrollo de semiconductores y placas de circuito impreso (PCB) depende cada vez más de la inteligencia artificial para gestionar la creciente complejidad del diseño. Siemens ha ampliado su cartera de automatización del diseño electrónico (EDA) mediante la integración de tecnologías de IA de NVIDIA en su sistema Fuse™ EDA AI Agent, incorporando flujos de trabajo de IA agéntica autoverificables que automatizan tareas de ingeniería mientras validan continuamente las decisiones generadas por la IA mediante software EDA determinista basado en principios físicos. Estas nuevas capacidades están diseñadas para mejorar la productividad de la ingeniería, la calidad del diseño y la eficiencia de la verificación a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de semiconductores, con aplicaciones que abarcan circuitos integrados avanzados, chiplets, circuitos integrados 3D (3D IC) y el desarrollo de PCB de alto rendimiento.

La IA autoverificable mejora la fiabilidad de la ingeniería
Las últimas mejoras se basan en la plataforma Fuse EDA AI Agent de Siemens, combinando el software EDA de la compañía con la infraestructura de IA y las tecnologías de computación acelerada de NVIDIA. A diferencia de los asistentes de IA convencionales, que generan recomendaciones sin validar su precisión desde el punto de vista de la ingeniería, el nuevo sistema verifica continuamente los resultados generados por la IA utilizando motores EDA de confianza. Este proceso de validación permite que agentes de IA autónomos ejecuten tareas de ingeniería complejas manteniendo la coherencia con los flujos de trabajo establecidos de diseño y simulación, ayudando a los ingenieros a reducir errores, aumentar la confianza en las decisiones de diseño y acelerar la finalización de los proyectos.

Asimismo, Fuse EDA AI Agent se ha integrado en Siemens Intelligence Center X, lo que permite a las organizaciones crear y orquestar agentes de IA para operaciones de ingeniería, fabricación y cadena de suministro. Al conectar los flujos de trabajo impulsados por IA con el entorno de gemelo digital, Siemens busca extender la inteligencia de ingeniería más allá de las tareas individuales de diseño para respaldar un desarrollo de productos coordinado en toda la empresa.

Las tecnologías de NVIDIA amplían las capacidades de la IA
La plataforma mejorada incorpora múltiples tecnologías de NVIDIA que fortalecen las capacidades de razonamiento, ejecución y seguridad de la IA para la ingeniería de semiconductores. Los agentes de IA desarrollados con la biblioteca abierta NVIDIA NeMo Gym pueden mejorar sus estrategias de ejecución con el tiempo al aprender de proyectos de diseño anteriores y del conocimiento de ingeniería acumulado.

NVIDIA OpenShell proporciona un entorno de ejecución seguro con funciones de gobernanza, control de acceso y auditoría de nivel empresarial para desplegar agentes de IA autónomos en organizaciones de diseño.

Las capacidades avanzadas de razonamiento están respaldadas por los modelos NVIDIA Nemotron y Switchyard, que permiten a los agentes de IA evaluar complejas compensaciones de ingeniería mientras mejoran el rendimiento y la eficiencia en el uso de tokens durante cargas de trabajo de larga duración. Además, la computación acelerada de NVIDIA y las bibliotecas CUDA-X incrementan el rendimiento computacional, permitiendo que los modelos de IA y los motores EDA funcionen de forma más eficiente sin comprometer la precisión necesaria para la validación final (signoff). En conjunto, estas tecnologías facilitan la colaboración segura entre múltiples agentes de IA, la retroalimentación de ingeniería en tiempo real y una mejor convergencia en los flujos de trabajo de diseño y verificación de semiconductores y PCB.

IA en todo el flujo de trabajo EDA
Siemens ha ampliado el alcance de Fuse EDA AI Agent a toda su cartera de EDA para coordinar los flujos de trabajo a lo largo del desarrollo de semiconductores y sistemas electrónicos. Agentes de IA especializados colaboran en los procesos de síntesis de alto nivel, verificación, implementación y validación, permitiendo optimizar el flujo completo de diseño en lugar de abordar tareas de ingeniería de forma aislada.

La solución es compatible con Catapult para la síntesis de alto nivel, Questa One y Veloce para la verificación digital, Solido para el diseño y la verificación de circuitos integrados (IC) personalizados, Aprisa para la implementación física, Calibre para la verificación signoff, Tessent para el diseño para pruebas (DFT), Innovator3D IC para la integración avanzada en 3D y Xpedition para el diseño de PCB. Mediante la orquestación de agentes de IA a través de estas herramientas, Siemens pretende mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo sin comprometer la precisión de la ingeniería, desde la creación del diseño hasta la verificación final.

Aceleración del desarrollo de circuitos integrados personalizados
La colaboración también amplía las capacidades de IA dentro de Solido Characterization Suite. Los flujos de trabajo de IA agéntica automatizan la caracterización de bibliotecas mediante la coordinación de Solido Characterizer, Solido LibSPICE, Solido Generator y Solido Analytics para generar y verificar archivos de temporización Liberty destinados a bibliotecas de celdas estándar, memorias y bloques de propiedad intelectual (IP) personalizados para tecnologías de fabricación avanzadas.

Según Siemens, el flujo de trabajo automatizado reduce el tiempo de caracterización en más de diez veces y disminuye los costes asociados al uso de tokens de IA entre cinco y diez veces en comparación con los enfoques convencionales asistidos por IA. La compañía también ha presentado Solido Layout Analyzer, una solución basada en IA que permite a los ingenieros analizar efectos parásitos y dependientes del diseño físico en etapas posteriores al layout mediante instrucciones en lenguaje natural. El software analiza los resultados del diseño, recomienda acciones correctivas y genera informes técnicos, ayudando a identificar problemas relacionados con el layout en fases más tempranas del desarrollo.

Mejora de la verificación digital
La verificación continúa siendo uno de los mayores desafíos en el desarrollo de semiconductores y, con frecuencia, representa hasta el 70 % del esfuerzo total de diseño. Siemens ha ampliado su previamente presentado Questa One Agentic Toolkit mediante la incorporación del modelo de razonamiento NVIDIA Nemotron 3 Ultra, con el fin de respaldar agentes de verificación de larga duración capaces de evaluar escenarios de ingeniería complejos.

Los agentes de IA validan de forma continua los diseños a nivel de transferencia de registros (RTL) frente a entornos de prueba de referencia (golden test environments), al tiempo que analizan las compensaciones de ingeniería durante todo el proceso de verificación. Este enfoque permite identificar problemas de diseño en etapas más tempranas, acelerar el cierre de la verificación y aumentar la confianza antes del tape-out, especialmente en dispositivos cada vez más complejos, como aceleradores de IA, sistemas en chip (SoC) para automoción, arquitecturas basadas en chiplets y circuitos integrados 3D avanzados.

Disponibilidad
Las capacidades ampliadas basadas en IA estarán disponibles en futuras versiones de la cartera EDA nativa para IA de Siemens.

Contexto adicional
Esta sección ofrece especificaciones técnicas y una comparación competitiva que no se incluyeron en el anuncio original del producto.

La adopción de la IA agéntica representa la siguiente etapa en la evolución de la automatización del diseño electrónico (EDA). Mientras que los copilotos de IA ayudan principalmente a los ingenieros generando código o respondiendo preguntas de diseño, los sistemas de IA agéntica están concebidos para planificar, ejecutar y coordinar flujos de trabajo de ingeniería de múltiples etapas con una intervención humana mínima. Sin embargo, dado que los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden producir resultados inexactos o difíciles de verificar, la validación continua mediante software de ingeniería determinista se ha convertido en un requisito cada vez más importante en aplicaciones donde la corrección del diseño influye directamente en el éxito de la fabricación.

Varios proveedores de EDA están incorporando IA al desarrollo de semiconductores, aunque con estrategias diferentes. Synopsys se ha centrado en la exploración del diseño asistida por IA y en la automatización de la ingeniería mediante AgentEngineer y soluciones basadas en IA para el diseño multi-die, mientras que Cadence continúa ampliando sus capacidades de optimización impulsadas por IA para la implementación digital, la verificación y el diseño de sistemas. Siemens diferencia su enfoque al integrar agentes de IA autónomos con una validación continua basada en modelos físicos, garantizando que las decisiones generadas por la IA permanezcan alineadas con los modelos de ingeniería establecidos durante todo el proceso de diseño. NVIDIA complementa esta estrategia proporcionando la computación acelerada, los modelos de razonamiento basados en IA y la infraestructura segura necesarios para desplegar IA a escala empresarial. A medida que los dispositivos semiconductores evolucionan hacia nodos de proceso más avanzados, arquitecturas basadas en chiplets e integración heterogénea, la combinación de IA autónoma con validación determinista de ingeniería desempeñará un papel cada vez más importante para mejorar la productividad sin comprometer la integridad del diseño.

Editado por Sucithra Mani, editora de Induportals – adaptado con ayuda de IA.

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