Современная электроника №5/2025

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 31 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 5 / 2025 XL. Из характерных особенностей этой модели можно выделить: открытый исходный код; возможность локального запуска; модели специальных техниче- ских задач. В качестве примера практи- ческого использования можно попро- сить Stable Diffusion сгенерировать изображения электронных компонен- тов с точными спецификациями [70]. Другой ИИ этого типа DALL-E 3 отли- чают такие черты, как: точное следо- вание текстовым описаниям; пони- мание технической терминологии; высокая степень детализации; точ- ность в создании технической доку- ментации; профессиональное воспри- ятие схем и чертежей; возможность создания 3D-моделей. Кроме того, она может создавать визуализации печатных плат или другие докумен- ты. Например, DALL-E 3 в состоянии разработать инструкцию по сборке электронных устройств с пошаговы- ми иллюстрациями [71]. Новая версия модели AI Midjourney V6 представляет собой профессиональ- ный инструмент, который может гене- рировать расширенные реалистичные изображения, близкие к фотографии. Максимальное выходное разрешение увеличилось до 2048×2048 пикселей, что почти вдвое больше, чем у дру- гих моделей этого класса. Ещё одной характерной особенностью Midjourney V6 является улучшенное понимание и согласованность подсказок, что позво- ляет точно следовать более длинным и сложным инструкциям. Кроме того, версия V6 имеет новые функции, кото- рые позволяют пользователям много- кратно редактировать изображения и текстовые подсказки и создавать раз- личные вариации из существующих изображений. Поэтому эта модель может быть использована в качестве незаменимого помощника конструк- торов и дизайнеров электронного обо- рудования [72]. Системы искусственного интеллек- та класса CV&IG могут оказаться край- не полезными в тех приложениях, где одновременно нужно наблюдать за процессом, учитывать показания кон- тролирующих датчиков и мгновенно реагировать в реальном времени на критические отклонения ситуации от заданной инструкции. Анализируя обширные комбинации элементов дизайна, алгоритмы ИИ оптимизируют производительность, надёжность и безопасность наиболее сложных устройств, контроль работы которых крайне затруднён обычными средствами в реальном времени. Например, компания Synopsys пред- лагает разработчикам услуги по опти- мизации с помощью специализиро- ванного ИИ процессов разработки микросхем [73]. В качестве другого примера можно привести платформу Cadence JedAI Platform, которая значительно уско- ряет создание энергоэффективных чипов. Эта платформа, разработан- ная Cadence для повышения произ- водительности, уменьшения энерго- потребления и площади, позволяет инженерам использовать возможно- сти и знания специально обученного ИИ для совершенствования собствен- ных разработок. Это особенно важно для успешных компаний-стартапов, переходящих от опытных разработок к массовому производству [74]. Искусственный интеллект играет очень важную роль в процессах созда- ния прототипов и прогнозирования их работы при различных режимах экс- плуатации. Анализ режимов работы реального устройства позволяет искус- ственному интеллекту вносить дина- мические изменения параметров в математическую модель прототипа, корректируя её в соответствии с раз- личными критическими ситуациями и тем самым максимально приближая её описание к материальному образ- цу. Такой подход позволяет прогнози- ровать и предотвращать аварийные ситуации при опасном совокупном изменении параметров, фиксируе- мых ИИ и недоступных даже опытно- му оператору. Кроме того, постоянный контроль параметров работы произ- водственного оборудования предска- зывает с помощью ИИ необходимость профилактического обслуживания и замены критически важных компо- нентов всей системы [75]. Системы искусственного интеллек- та, использующие алгоритмы обработ- ки изображений на основе свёрточ- ных нейронных сетей (CNN), нашли широкое применение в оборудова- нии для высокоточного контроля каче- ства. Эти системы способны выявлять микроскопические дефекты в различ- ных деталях, платах и электронных компонентах с точностью, превосхо- дящей человеческие возможности. Например, система машинного зре- ния In-Sight, разработанная компа- нией Cognex, может проводить кон- троль продукции с разрешением 1600 на 1200 пикселей. Встроенный в систе- му ИИ анализирует данные с камер высокого разрешения, обнаруживая трещины, неровности или отклоне- ния в размерах, что обеспечивает 99% соответствия заявленным в техниче- ской документации параметрам [76]. Одной из наиболее распространён- ных в промышленных приложениях платформ искусственного интеллекта является Insights Hub, которая образова- лась в 2021 г. на базе открытой облач- ной операционной системы Интерне- та вещей MindSphere, разработанной Siemens для промышленных прило- жений. В настоящее время Insights Hub является частью более широкой экосистемы Industrial Operations X, которая объединяет искусственный интеллект, IoT, 3D-модели (цифровые двойники) и редакторы программиро- вания промышленных микроконтрол- леров (Mendix). Из основных областей применения Insights Hub можно отметить: сбор и обработку данных с оборудования, дат- чиков и систем управления; использо- вание продвинутой аналитики и ИИ для оптимизации производственных процессов; разработку прикладного программного обеспечения и цифро- вых двойников с помощью ИИ и плат- формы Mendix; сбор и анализ данных для предиктивной аналитики; гене- ративное проектирование, предла- гающее альтернативные схемы ком- поновки электронных устройств на основе заданных критериев. Платформа Insights Hub связы- вает проектирование с производ- ством через интеграцию с система- ми Siemens, такими как Teamcenter (PLM) и Simatic IT (MES). Так, напри- мер, данные о проектировании пла- ты в Teamcenter могут быть переда- ны в Insights Hub для анализа, а затем использованы для настройки произ- водственных линий. Важно то, что Insights Hub поддер- живает интеграцию с инструментами машинного обучения, такими, напри- мер, как InstantML от Tangent Works, что позволяет разрабатывать целевые ИИ-модели для специфических задач. Кроме того, эта платформа обеспечива- ет доступ к MindSphere Store и сообще- ству разработчиков, где можно найти готовые приложения и ресурсы. Интеграция с Siemens Xcelerator пре- доставляет разработчикам возмож- ность связи с другими инструмента- ми, в том числе NX для САПР [77, 78].