progressivKI - Unterstützung der Entwicklung von effizienten und sicheren Elektroniksystemen für zukünftige KFZ-Anwendungen mit automatisierten Fahrfunktionen mittels einer modular strukturierten KI-Plattform; Teilvorhaben: Lern- und Testdaten sowie Konzept zur automatischen Datengenerierung für PCB-Anwendungen

Abstract

Die wesentlichen Innovationen im Fahrzeug (~ 90%) beruhen auf Mikroelektronik, an deren Entwicklung und Produktion die gesamte Automobillieferkette beteiligt ist. Es ist daher unabdingbar, die sich ständig weiterentwickelnden neuen Möglichkeiten der Halbleiterindustrie und Elektronik möglichst schnell in die Entwicklung neuer Fahrzeuge einfließen zu lassen. Dieses Vorhaben adressierte in dem BMWK-Förderaufruf "Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie für das Fahrzeug der Zukunft" den Teilschwerpunkt (C) KI-Verfahren in der Fahrzeugentwicklung <=> KI-Methoden in der Simulation. Zur Entwicklung sicherer und zuverlässiger elektronischer Komponenten und Systeme sind u. a. neue Entwurfs- und Validierungsmethoden auf KI-Basis notwendig. Thematisch und organisatorisch wurden die F+E-Arbeiten mittels der Anwendungsebenen #1: PCB-Entwurf und #2: IC-Entwurf/Sensorik adressiert. Die Zuken GmbH hat sich dabei auf die Anwendungsebene #1 (PCB-Entwurf/ Sensorik) fokussiert. Ziel war, die Erforschung von Methoden welche eine skalierbare, hoch-qualitative KI-Methodenentwicklung ermöglichen, zur Beschleunigung des PCB-Entwurfs in ausgewählten Anwendungsbereichen durch:

Entwicklung eines Konzeptes zur automatischen Datenerzeugung für Lern- und Testdaten für KI-Anwendungen incl. der notwendigen Zugriffs-Schnittstellen zu PCN-Entwicklungswerkzeugen und Datenformaten Definition von Datenmodellen und 3) Untersuchung von Datenhaltungsverfahren Untersuchung verschiedener KI/ML Verfahren auf Ihre Eignung im PCB-Entwurfsprozess (u.a. neuronale Netze, genetische Algorithmen, Transfer Learning u.a.m.), Demonstratoren zur Nutzung der gesammelten Daten für verschiedene KI-Algorithmen. Validierung der KI-Ergebnisse, auch im Hinblick auf Qualität und Quantität der Trainingsdaten Einbindung von KI-Modulen in kommerzielle EDA-Umgebungen Datei-Upload durch TIB

The essential innovations in vehicles (~90%) are based on microelectronics, in the development and production of which the entire automotive supply chain is involved. It is therefore essential to incorporate the constantly evolving new possibilities of the semiconductor industry and electronics into the development of new vehicles as quickly as possible. This initiative addressed the sub-focus (C) "AI Methods in Vehicle Development <=> AI Methods in Simulation" in the BMWK funding call "Artificial Intelligence as a Key Technology for the Vehicle of the Future". To develop safe and reliable electronic components and systems, new AI-based design and validation methods are necessary Thematically, the R&D work was addressed using the application levels #1: PCB design and #2: IC design/sensor technology. Zuken GmbH has focused on application level #1 (PCB design/sensor technology). The aim was to research methods that enable scalable, high-quality AI method development to accelerate PCB design in selected application areas through:

Development of a concept for automatic data generation for learning and test data for AI applications including the necessary access interfaces to PCN development tools and data formats Definition of data models and 3) investigation of data storage procedures Examination of various AI/ML methods for their suitability in the PCB design process (including neural networks, genetic algorithms, transfer learning, etc.), demonstrators for using the collected data for various AI algorithms. Validation of the AI results, also with regard to the quality and quantity of the training data Integration of AI modules into commercial EDA environments