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Kernthema KI-basierte Entwurfs- und Testautomatisierung

Der Prozess für die Entwicklung integrierter Sensorsysteme ist sehr komplex. Spezialisten wie Analog- und Digitalschaltungsentwickler, Verifikations- und Testingenieure, Softwareentwickler und andere arbeiten dort eng zusammen. Designfehler müssen so gut es geht vermieden werden, da Iterationen und Redesigns mit erheblichen zusätzlichen Kosten und Zeitverzögerungen verbunden sind.

Wir erforschen den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um den Entwicklungsprozess von integrierten Sensorsystemen sicher und kostengünstiger zu machen.

KI kann die Entwickler an vielen Stellen im Prozess dabei unterstützen, Fehler zu vermeiden und informelles Wissen, welches sich schlecht prozedural abbilden lässt, automatisiert anzuwenden. Wir arbeiten hierfür an Machine-Learning-Ansätzen, deren Algorithmen beispielsweise die gute Designpraxis von erfahrenen Entwicklern lernen und noch weniger erfahrenen Kollegen wertvolle Hinweise geben. So lassen sich Review-Prozesse, die beim Entwurf integrierter Systeme gängige Praxis sind, effektiver gestalten oder sogar ersetzen.

KI hilft uns auch, schnelle Simulationsmodelle zu erstellen. Mittels neuronaler Netze integrieren wir beispielsweise sehr effektiv nichtfunktionale Eigenschaften in bereits vorhandene Verhaltensmodelle. Dies hat wiederum eine erhöhte Designsicherheit zur Folge.

KI ist ebenfalls der Schlüssel zur Auswertung großer Datenmengen, wie sie bei Test von integrierten Schaltungen häufig anfallen. Auch hierfür arbeiten wir mit KI daran, zunehmend knappere Personalressourcen erheblich zu entlasten.

Kontakt

Kontakt

Eric Schäfer, M. Sc.

Leiter Mikroelektronik und Institutsteil Erfurt

eric.schaefer(at)imms.de+49 (0) 361 663 25 35

Eric Schäfer und sein Team erforschen Integrierte Sensorsysteme und hier insbesondere CMOS-basierte Biosensoren, ULP-Sensorsysteme und KI-basierte Entwurfs- und Testautomatisierung. Die Ergebnisse fließen in die Forschung an den Leitthemen Sensorsysteme für die In-vitro-Diagnostik und RFID-Sensoren ein. Er unterstützt Sie mit Dienstleistungen rund um die Entwicklung integrierter Schaltungen und mit KI-basierten Methoden für komplexe IC-Entwürfe.

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Das IMMS entwickelt einen Kopierschutz für integrierte Schaltungen, um das Know-how von Partnern zu sichern.

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IMMS entwickelt neuartiges Designer-Assistenzsystem und smarte Modelle zum Entwurf von Sensor- und Steuerchips für I4.0-Anwendungen

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Das IMMS forschte an Assistenzsystemen für Chip-Designer: Machine Learning verbessert Entwurfs- und Testmethoden für integrierte Analog/Mixed-Signal-Systeme.

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Christian Paintz, Melexis

„Insbesondere bei der Auswertung von Messdaten hat das IMMS eindrucksvoll demonstriert, dass ein lernender Algorithmus der manuellen Auswertung ebenbürtig ist – bei gleichzeitig großer Zeitersparnis. Auch die Methoden zur Schaltungs- und Layoutanalyse verfolgen wir weiter, da wir auch hier ein großes Forschungs- und Anwendungspotential sehen.“

Referenz

Dr.-Ing. Dirk Nuernbergk, Melexis

„Das IMMS hat eine neue Methode entwickelt und in einem Programm implementiert, das automatisch kritische parasitäre Elemente beim Schaltungsentwurf findet und bewertet. Die zeitaufwendige Layout-Optimierung kann so stark beschleunigt werden. Wir konnten in kürzester Zeit die Problemstellen dreier Schaltungen identifizieren.“

Referenz

Dr. Dieter Treytnar, edacentrum

„So veranstalteten das edacentrum, das IMMS und OFFIS mit dem „edaBarCamp“ Deutschlands erste als „BarCamp“ organisierte „Unkonferenz“ im Bereich EDA. Dank der organisatorischen und inhaltlichen Unterstützung des IMMS war das erste „edaBarCamp“ so erfolgreich, dass eine Fortsetzung in den kommenden Jahren vereinbart wurde.“

Referenz

Prof. Dr.-Ing. Erich Barke

„Das IMMS in Erfurt erarbeitet Methoden, mit denen sich Modelle effizient simulieren lassen. Ich sehe nicht nur die sehr gute Zusammenarbeit sowie die gemeinsamen erfolgreichen Veröffentlichungen mit Freude.“
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