Generative KI für EDA KI-Agenten in Leiterplatten- und Halbleiterdesign-Tools

Anbieter zum Thema

Siemens EDA

Siemens Digital Industries Software GmbH

AGTOS Gesellschaft für technische Oberflächensysteme mbH GmbH

PIA AUTOMATION HOLDING GMBH

AIMTEC a.s.

Siemens EDA erweitert seine Werkzeuge für Leiterplatten- und Halbleiterdesign um KI-Agenten. Das soll die Produktivität steigern und repetitive Aufgaben automatisieren.

Siemens EDA versucht seine Entwickler-Werkzeuge so anzupassen und zu erweitern, dass mühselige, sich wiederholende Aufgaben des Designprozesses möglichst wenig Aufwand benötigen. Gleichzeitig sollen Aufgaben von Ingenieuren gemeistert werden können, die noch nicht über langjährige Erfahrung verfügen.

Da verwundert es nicht, dass Siemens EDA während der Design Automation Conference 2025 ein KI-System für Leiterplatten- und Halbleiterdesignumgebungen vorgestellt hat. Dieses EDA-KI-System unterstützt die Entwickler mit Funktionen sowie Agenten, die an die Bedürfnisse des Kunden angepasst werden können. „Wir entwickeln fortschrittliche KI-Lösungen in Industriequalität, speziell für die einzigartige Komplexität von EDA“, sagt Mike Ellows, CEO von Siemens EDA.

Kompetenz-Matrix

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Digitale Zwillinge

„Wir können Entwicklungszyklen auf 18 Monate oder weniger verkürzen“

Offen und gleichzeitig sicher

Das neue EDA-KI-System von Siemens ermöglicht es Entwicklern, eigene Designdaten einzubinden und maßgeschneiderte KI-Workflows zu erstellen. Wichtig ist in dem Umfeld natürlich die Datensicherheit auf Unternehmensniveau: Durch anpassbare Zugriffskontrollen und flexible Bereitstellungsoptionen, lokal oder in der Cloud, bleiben alle Daten in der Hoheit der Kunden, teilt Siemens mit.

Gleichzeitig sorgt ein zentraler, multimodaler Datenpool für hohe Synergieeffekte und unterstützt verschiedenste KI-Modelle wie LLMs, SLMs sowie maschinelles und verstärkendes Lernen. Das soll die volle Kontrolle über sensible Entwicklungsdaten bewahren.

Das System unterstützt zusätzlich Funktionen von Nvidia, darunter die NIM Microservices und die Llama-Nemotron-Modelle. Mit NIM lassen sich KI-Modelle flexibel und skalierbar sowohl lokal als auch in der Cloud bereitstellen, was insbesondere für Unternehmen mit spezifischen Infrastrukturanforderungen relevant ist. Zudem ermöglicht NIM die Orchestrierung von Werkzeugen in Echtzeit und unterstützt Multi-Agenten-Systeme, wodurch parallele Prozesse effizient koordiniert werden können. Die Llama-Nemotron-Modelle ergänzen den Arbeitsablauf durch Fähigkeiten zur kontextbezogenen Analyse und ein robustes Tool-Calling, also die gezielte Ansteuerung von Design-Tools.

Aprisa AI

Aprisa AI erweitert die digitale Implementierungslösung von Siemens um KI-gestützte Funktionen für den gesamten Designprozess; vom RTL-Entwurf bis zum finalen Layout. Die Software ermöglicht eine automatische Optimierung von Stromverbrauch, Leistung und Flächenbedarf (PPA) anhand konkreter Designziele. Ein generativer KI-Assistent unterstützt bei der Erstellung von Lösungsvorschlägen und liefert anpassbare Ergebnisse. Mit einer integrierten Sprachschnittstelle und wiederverwendbaren Arbeitsabläufen trägt Aprisa AI dazu bei, Entwicklungszeit zu verkürzen und den Ressourceneinsatz effizienter zu gestalten.

Leistungsdichte

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Calibre Vision AI

Calibre Vision AI beschleunigt die Fehleranalyse in der physikalischen Verifikation, indem es Designregelverletzungen automatisch in strukturierte Cluster gruppiert. Das hilft Entwicklerteams, Probleme gezielter anzugehen und ihre Arbeitsschritte besser zu priorisieren. Ergänzende Funktionen wie kommentierbare Lesezeichen unterstützen die teamübergreifende Zusammenarbeit. Die Integration in gängige Layout- und Debug-Tools sorgt dafür, dass sich Calibre Vision AI ohne große Umstellung in bestehende Workflows einfügt.

Solido mit generativer und agentenbasierter KI

Solido bringt KI-Funktionen in alle Phasen der Custom-IC-Entwicklung; von der Schaltplanerstellung über simulationsgestützte Verifikation bis hin zur Layoutprüfung. Die KI unterstützt dabei, Varianten zu analysieren, Ergebnisse abzusichern und typische Engpässe im Entwurfsprozess zu reduzieren. Die Plattform ist darauf ausgelegt, komplexe Entwürfe effizienter zu gestalten und Routinetätigkeiten zu automatisieren, ohne die Kontrolle über kritische Entscheidungen aus der Hand zu geben. (sp)

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