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Una placa de circuito impreso (PCB) es la plataforma sobre la cual los componentes electrónicos interactúan entre sí. Hoy en día, se encuentran en una amplia gama de aplicaciones, desde las más simples hasta las cada vez más complejas. Naturalmente, esto ha llevado a requisitos más estrictos cuando se trata de diseño y garantía de calidad para garantizar la compatibilidad electromagnética, entre otras cosas.
Si bien esto es excelente para los consumidores y usuarios de productos electrónicos, está haciendo que el trabajo de diseño de PCB sea cada vez más difícil para los ingenieros que deben hacer el mejor uso posible del espacio disponible y posicionar los componentes juntos sin riesgo de falla. Como tal, al diseñar una PCB, se debe tener mucho cuidado, y la tarea a menudo recae en ingenieros altamente experimentados.
En un intento por ayudar a simplificar y optimizar el diseño de PCB y los procesos de prueba, el Instituto Fraunhofer ha desarrollado una plataforma de IA modular que utiliza algoritmos entrenados para llevar a cabo diferentes tareas.

La plataforma modular con módulos para aprendizaje automático, aprendizaje profundo e inteligencia artificial. Imagen acreditada a Fraunhofer FIT

Sobre la plataforma modular AI

“El diseño modular significa que podemos aprovechar varios algoritmos, que mejoran continuamente su propio rendimiento. Los datos generados por la inspección automatizada continua de componentes vuelven al algoritmo. Esto proporciona la base para un proceso de autoaprendizaje mediante el módulo de inteligencia artificial ”, explica Timo Brune, gerente de proyectos en Fraunhofer FIT. “Esta retroalimentación permanente mejora la base de datos y optimiza la verdadera tasa negativa. Las primeras estimaciones de la industria indican que esto podría reducir el uso de los recursos de producción en alrededor del 20 por ciento ".
Una vez que los algoritmos han sido entrenados, pueden usarse para diseñar nuevos PCB desde cero. Según el equipo de FIT, esto podría terminar con el "largo y costoso procedimiento de prueba y error" en el desarrollo de PCB, donde los componentes se organizan y reorganizan en el tablero hasta que se encuentre la configuración óptima. El equipo también afirma que la aplicación de PCB es solo un ejemplo de muchos en los que se puede utilizar un algoritmo modular de auto-mejora para mejorar el proceso de diseño electrónico.