¿Puede un agente de IA ahorrarles tiempo a los ingenieros de hardware y detectar errores de diseño de circuitos antes de fabricar la placa? Esa es la pregunta que plantea Electronics For You en su nota del 27 de octubre sobre la startup india CopperPilot.
Las herramientas de IA ya generan diseños de circuitos, pero verificar que esos diseños sean eléctricamente correctos sigue siendo una parte importante del desarrollo de hardware. CopperPilot creó un agente de IA que valida esquemáticos, evalúa las decisiones de posicionamiento y ruteo, y detecta posibles errores, con la opción de corregirlos dentro del software de diseño que el equipo ya usa.
Un ejemplo con UART
Un caso sencillo lo muestra. Para establecer comunicación serial entre dos dispositivos, el pin receptor de uno va conectado al pin transmisor del otro, y al revés. Si ese cruce se olvida, la placa no se comunica. Es un error que ocurre incluso en desarrollo profesional de hardware, y el agente lo detecta en segundos. Revisa las conexiones del circuito, evalúa el posicionamiento y el ruteo, e identifica posibles fallas en el diseño.
¿Qué tareas reemplaza?
Las tareas que los ingenieros hacían a mano leyendo planillas o documentos ahora las puede hacer el agente. En una conversación reciente, Aditya N G, cofundador y CEO de CopperPilot, contó que con la herramienta un ingeniero de hardware puede entregarle de 10 a 20 diseños de PCB y pedirle que estime sus requerimientos de energía. Después puede revisar si caben dentro de las restricciones de potencia de, por ejemplo, un vehículo eléctrico con varios submódulos.
El agente identifica cuándo se cometió un error y lo corrige dentro del software de diseño. El usuario también puede pedirle que se detenga y hacer la corrección por su cuenta si prefiere otro enfoque.
"CopperPilot se integra con las herramientas de diseño existentes y puede entrar en distintas etapas del flujo de trabajo de ingeniería de hardware. Por ejemplo, le puedes pedir que valide las reglas eléctricas (ERC) y verifique si un esquemático está correcto", dijo Aditya.
¿Cómo le fue en la prueba de diseño completo?
En la tarea de diseñar una placa de circuito impreso completa a partir de una instrucción, un agente de IA de uso general obtuvo cerca de 18,6%. CopperPilot logró alrededor de 78% en el mismo tipo de tarea de diseño de punta a punta.
"Cada día, la tarea es asegurarse de que el agente de diseño realmente mejore en diseño", agregó Aditya.
La herramienta apunta a reducir el trabajo manual de leer hojas de datos, revisar conexiones y validar diseños de hardware, para que los ingenieros dediquen más tiempo a la arquitectura del sistema y al desarrollo del producto.
