چگونه هوش مصنوعی تست EMI را برای مهندسان آسان‌تر می‌کند

آزمایش تداخل الکترومغناطیسی (EMI) یک مرحله حیاتی اما اغلب دشوار در توسعه محصولات الکترونیکی است، به ویژه به عنوان فناوری هایی مانند 5G، IoT،و وسایل نقلیه الکتریکی دستگاه ها را فشار می دهند تا در فرکانس های بالاتر و فاکتورهای فرم تنگ تر کار کنندآزمایش EMI سنتی به تجزیه و تحلیل داده های دستی، چک های انطباق پیچیده و تنظیمات آزمایشگاهی گران قیمت متکی است که منجر به تاخیر، خطای انسانی و مشکلات از دست رفته می شود.هوش مصنوعی (AI) این چشم انداز را تغییر می دهد: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی وظایف خسته کننده را خودکار می کنند، مشکلات را قبل از ساخت سخت افزار پیش بینی می کنند و نظارت در زمان واقعی را امکان پذیر می کنند، زمان آزمایش را تا 70٪ کاهش می دهند و هزینه های طراحی مجدد را به نصف کاهش می دهند.این راهنما بررسی می کند که چگونه هوش مصنوعی چالش های اصلی آزمایش EMI را حل می کند، کاربردهای عملی آن و روند آینده که مهندسان را از پیشروی در مورد نیازهای تکنولوژی در حال تکامل نگه می دارد.

نکات کلیدی
هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل داده ها را خودکار می کند: هزاران فرکانس را در چند دقیقه اسکن می کند (در مقابل ساعت ها به صورت دستی) و هشدارهای نادرست را 90٪ کاهش می دهد و به مهندسان اجازه می دهد تا بر روی حل مشکلات تمرکز کنند.
ب.مدل سازی پیش بینی کننده مشکلات را زود تشخیص می دهد: هوش مصنوعی از داده های تاریخی برای تشخیص خطرات EMI در طرح ها (به عنوان مثال، مسیرهای ضعیف PCB) قبل از نمونه سازی استفاده می کند.
c. نظارت در زمان واقعی به سرعت عمل می کند: هوش مصنوعی به سرعت ناهنجاری های سیگنال را تشخیص می دهد و اصلاحات خودکار (به عنوان مثال تنظیم قدرت سیگنال) را برای جلوگیری از آسیب یا عدم انطباق ایجاد می کند.
d. هوش مصنوعی طراحی را بهینه می کند: تغییرات طرح را پیشنهاد می کند (تعویض قطعات ، مسیرهای ردیابی) تا EMI را کاهش دهد ، با استانداردهای مانند SIL4 (مهم برای دستگاه های هوافضا / پزشکی) هماهنگ شود.
e.با تکنولوژی های جدید مطابقت دارد: هوش مصنوعی با خواسته های فرکانس بالا 5G/IoT سازگار می شود و رعایت مقررات جهانی (FCC، CE، MIL-STD) را تضمین می کند.

چالش های آزمایش EMI: چرا روش های سنتی کوتاه می آیند
قبل از هوش مصنوعی، مهندسان با سه مانع عمده در آزمایش EMI مواجه بودند که همه آنها توسعه را کند و خطر را افزایش دادند.

1تجزیه و تحلیل دستی: آهسته، سخت و گران
آزمایش EMI سنتی مستلزم این است که مهندسان از طریق مجموعه داده های عظیم (که از باند های کم مگاهرتز تا GHz بالا می گذرد) برای شناسایی تداخل استفاده کنند.این کار نه تنها وقت گیر است بلکه به امکانات تخصصی گران قیمت نیز نیاز دارد:

a. اتاق های آنکوئیک: اتاق هایی که امواج الکترومغناطیسی خارجی را مسدود می کنند هزینه ساخت و نگهداری آنها 100k$1M$ است.
وابستگی به آزمایشگاه: برون سپاری به آزمایشگاه های شخص ثالث به معنای انتظار برای زمان بندی است، تاخیر در راه اندازی محصول با هفته ها یا ماه ها.
c. شکاف های شبیه سازی دنیای واقعی: بازیابی شرایط مانند دمای شدید (-40 °C تا 125 °C) یا لرزش پیچیدگی را اضافه می کند و تنظیم دستی اغلب موارد لبه را از دست می دهد.

بدتر از آن، تجزیه و تحلیل دستی برای تشخیص شکست های واقعی از مثبت های غلط تلاش می کند. یک سیگنال تداخل از دست رفته می تواند منجر به اصلاحات گران قیمت در آینده شود.بازسازی یک طرح PCB پس از تولید 10 برابر بیشتر از تعمیر آن در مرحله طراحی هزینه می کند.

2پیچیدگی انطباق: حرکت در یک لابراتوار قوانین
مقررات EMI با توجه به صنعت، منطقه و مورد استفاده متفاوت است، که باعث ایجاد یک بار انطباق می شود که آزمایش های سنتی نمی توانند به طور موثر مدیریت کنند:

a.استانداردهای خاص صنعت: هوافضا / دفاع نیاز به MIL-STD-461 (تحمل برای تداخل شدید) دارد ، در حالی که دستگاه های پزشکی نیاز به IEC 60601 (EMI پایین برای جلوگیری از آسیب به بیمار) دارند.سیستم های حیاتی مانند کنترل های راه آهن نیاز به گواهینامه SIL4 دارند (درصدی شکست ≤1 در 100)،000 سال) ◄ یک تست سنتی نمی تواند به طور کامل معتبر باشد.
b.معضلات نظارتی جهانی: لوازم الکترونیکی مصرف کننده باید از آزمون های FCC (ایالات متحده) ، CE (اتحادیه اروپا) و GB (چین) عبور کنند.بررسی های آزمایشگاهی) 20-30٪ به جدول زمانی پروژه اضافه می کند.
c.اختلافات دنیای واقعی در مقابل آزمایشگاه: یک محصول که از آزمایشات آزمایشگاهی عبور می کند ممکن است در زمینه شکست بخورد (به عنوان مثال،یک روتر که با یک ترموستات هوشمند تداخل دارد) * آزمایش های سنتی نمی توانند تمام سناریوهای دنیای واقعی را شبیه سازی کنند.

3خطای انسانی: اشتباهات گران در مراحل حیاتی
آزمایش دستی EMI بستگی به قضاوت انسانی دارد، که منجر به اشتباهات قابل اجتناب می شود:

الف. تفسیر اشتباه داده ها: مهندسان ممکن است الگوهای مداخله ظریف را از دست بدهند (به عنوان مثال یک سیگنال ضعیف که توسط سر و صدا پنهان شده است) یا مثبت های کاذب را به اشتباه به عنوان شکست طبقه بندی کنند.
ب.اشتباهات تنظیم آزمایش: قرار دادن آنتن نادرست یا تجهیزات غیرمعادل می تواند نتایج را تحریف کند و زمان را برای آزمایش مجدد تلف کند.
c.اختلاف قوانین: با به روز رسانی استانداردها (به عنوان مثال، قوانین فرکانس جدید 5G) ، تیم ها ممکن است از روش های آزمایش منسوخ استفاده کنند که منجر به عدم انطباق می شود.

یک خطا ٫ مانند از دست دادن یک سیگنال تداخل 2.4 گیگاهرتز در یک دستگاه Wi-Fi ٬ می تواند منجر به بازگشت محصول، جریمه یا از دست دادن سهم بازار شود.

چگونه هوش مصنوعی تست EMI را ساده می کند: 3 قابلیت اصلی
هوش مصنوعی با اتوماسیون تجزیه و تحلیل، پیش بینی زودهنگام مشکلات و فعال کردن اقدامات در زمان واقعی، به مشکلات تست های سنتی رسیدگی می کند. این قابلیت ها با هم کار می کنند تا زمان را کاهش دهند، هزینه ها را کاهش دهند،و بهبود دقت.

1تشخیص خودکار: تجزیه و تحلیل سریع و دقیق داده ها
هوش مصنوعی، سنجش دستی داده ها را با الگوریتم هایی جایگزین می کند که سیگنال های EMI را در عرض چند دقیقه اسکن، مرتب و طبقه بندی می کنند. ویژگی های کلیدی شامل:

a.اسکن فرکانس با سرعت بالا: گیرنده های تست با هوش مصنوعی (به عنوان مثال،Rohde & Schwarz R&S ESR) هزاران فرکانس (از 1 kHz تا 40 GHz) را همزمان بررسی می کند.
b. کاهش مثبت کاذب: مدل های یادگیری ماشین (ML) با آموزش داده های تاریخی، می آموزند که تداخل واقعی را از سر و صدا (به عنوان مثال، امواج الکترومغناطیسی محیطی) تشخیص دهند.ابزارهای برتر در طبقه بندی سیگنال ها ۹۹ درصد دقت دارند، حتی برای تداخل ضعیف یا پنهان.
c. پیشنهادات علت اصلی: هوش مصنوعی نه تنها مشکلات را پیدا می کند بلکه راه حل هایی را توصیه می کند. به عنوان مثال، اگر یک ردیابی PCB باعث ایجاد سر و صدا شود،ابزار ممکن است پیشنهاد کند که ردیابی را گسترش دهد یا آن را از اجزای حساس دور کند..

چگونه در عمل عمل می کند
یک مهندس که یک روتر 5G را آزمایش می کند از یک ابزار هوش مصنوعی مانند Cadence Clarity 3D Solver استفاده می کند:

a.این ابزار انتشارات روتر را در بین باند های 5G (3.5 گیگاهرتز، 24 گیگاهرتز) اسکن می کند.
b.AI یک افزایش در تداخل در 3.6 گیگاهرتز را نشان می دهد و سر و صدا محیطی را رد می کند (با مقایسه با یک پایگاه داده سیگنال "عادی").
c. این ابزار مشکل را به یک مسیر ضعیف هدایت می کند و پیشنهاد می کند که آن را 2 میلی متر از آنتن 5G فاصله دهید.
d. مهندسان اصلاح را در شبیه سازی تأیید می کنند. نیازی به آزمایش مجدد فیزیکی نیست.

2. مدل سازی پیش بینی: خطر EMI را قبل از نمونه سازی تشخیص دهید
بزرگترین صرفه جویی در هزینه ها از هوش مصنوعی ناشی از پیش بینی مشکلات در اوایل قبل از ساخت سخت افزار است. مدل های پیش بینی کننده از ML و یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده های طراحی (توضیحات PCB،مشخصات قطعات) و ریسک های EMI پرچمدار:

تست مرحله طراحی: ابزارهایی مانند HyperLynx (سیمنز) از شبکه های عصبی مخلوط (CNN) برای تجزیه و تحلیل طرح PCB استفاده می کنند و نقاط داغ EMI را با دقت 96٪ پیش بینی می کنند. به عنوان مثال،هوش مصنوعی ممکن است هشدار دهد که میکروویای یک جزء BGA به سطح زمین نزدیک هستند.، افزایش تداخل.
ب. پیش بینی داده های طیف: مدل های ML (به عنوان مثال، جنگل های تصادفی) پیش بینی می کنند که چگونه یک طراحی در فرکانس ها انجام می شود. این برای دستگاه های 5G بسیار مهم است،در صورتی که تداخل در 28 گیگاهرتز می تواند اتصال را قطع کند.
c. مدل سازی اثربخشی محافظ: هوش مصنوعی پیش بینی می کند که مواد (به عنوان مثال آلومینیوم، فوم رسانا) چگونه EMI را مسدود می کنند، به مهندسان کمک می کند تا محافظ مقرون به صرفه را بدون مهندسی بیش از حد انتخاب کنند.

مثال دنیای واقعی: شارژرهای خودروهای الکتریکی
شارژرهای EV به دلیل سوئیچ ولتاژ بالا EMI بالایی تولید می کنند. با استفاده از مدل سازی پیش بینی AI:

a. مهندسان طراحی مدار شارژر را (ماژول های برق، ردیابی PCB) به یک ابزار هوش مصنوعی مانند Ansys HFSS وارد می کنند.
b.این ابزار انتشارات EMI را در عرض 150 kHz ≈ 30 MHz (مجموعه ای که توسط CISPR 22 تنظیم شده است) شبیه سازی می کند.
c.AI یک خطر را شناسایی می کند: هشیار شارژر در 1 مگاهرتز صدای بیش از حد تولید می کند.
د.این ابزار پیشنهاد می کند اضافه کردن یک دانه فرایت به ردیابی محرک، حل مسئله در مرحله طراحی، نه پس از نمونه سازی.

3نظارت در زمان واقعی: اقدام فوری برای جلوگیری از شکست
هوش مصنوعی امکان نظارت مداوم بر EMI را فراهم می کند که یک تغییر دهنده بازی برای سیستم های پویا (به عنوان مثال سنسورهای IoT، کنترل کننده های صنعتی) است که در آن تداخل می تواند به طور غیر منتظره رخ دهد. مزایای اصلی:

a. تشخیص ناهنجاری: هوش مصنوعی الگوهای سیگنال "عادی" را یاد می گیرد (به عنوان مثال، انتقال سنسور 433 مگاهرتز) و مهندسان را در مورد انحرافات (به عنوان مثال، افزایش ناگهانی در 434 مگاهرتز) هشدار می دهد.این اختلال کوتاه مدت را تشخیص می دهد (e(به عنوان مثال، یک مایکروویو در نزدیکی روشن می شود) که آزمایشات برنامه ریزی شده سنتی را از دست می دهد.
ب.کمک خودکار: برخی از سیستم های هوش مصنوعی در زمان واقعی عمل می کنند، به عنوان مثال، هوش مصنوعی یک روتر ممکن است به یک کانال کمتر شلوغ تغییر دهد اگر EMI را تشخیص دهد و از قطع اتصال جلوگیری کند.
پوشش ۲۴/۷: برخلاف آزمایش دستی (که یک یا دو بار در هر پروژه اتفاق می افتد) ، هوش مصنوعی سیگنال ها را در طول ساعت نظارت می کند که برای سیستم های مهم مانند دستگاه های MRI بیمارستان حیاتی است.

مورد استفاده: سنسورهای IoT صنعتی (IIoT)
یک کارخانه که از حسگرهای IIoT برای نظارت بر ماشین آلات استفاده می کند، به نظارت زمان واقعی هوش مصنوعی متکی است:

1حسگرها اطلاعات را در 915 مگاهرتز ارسال می کنند. هوش مصنوعی قدرت سیگنال و سطح سر و صدا را ردیابی می کند.
2.وقتی یک دستگاه جوشکاری در نزدیکی باعث افزایش 20 دی سی بی در EMI شود، هوش مصنوعی بلافاصله آن را تشخیص می دهد.
3این سیستم به طور خودکار قدرت انتقال سنسور را به طور موقت افزایش می دهد و اطمینان حاصل می کند که داده ها از دست نمی روند.
4هوش مصنوعی این رویداد را ثبت می کند و پیشنهاد می کند که سنسور را 5 متر از دستگاه جوشکاری فاصله دهید تا از مشکلات آینده جلوگیری شود.

هوش مصنوعی در آزمایش EMI: کاربردهای عملی
هوش مصنوعی فقط یک ابزار نظری نیست، در حال حاضر طراحی ها را بهینه می کند، شبیه سازی ها را ساده می کند و جریان کار مهندسان را تسریع می کند.

1بهینه سازی طراحی: ساخت محصولات مقاوم EMI از ابتدا
هوش مصنوعی با نرم افزار طراحی پی سی بی ادغام می شود تا اصلاحاتی را پیشنهاد دهد که EMI را کاهش دهد و نیاز به اصلاحات پس از تولید را کاهش دهد:

a.روتینگ خودکار: ابزارهای مبتنی بر ML (به عنوان مثال، ActiveRoute AI Altium Designer) مسیرهای مسیر را برای به حداقل رساندن crosstalk و منطقه حلقه ای دو منبع اصلی EMI به حداقل می رساند. به عنوان مثال،هوش مصنوعی می تواند یک مسیر USB 4 با سرعت بالا را از یک مسیر برق دور کند تا از تداخل جلوگیری کند.
ب. قرار دادن قطعات: هوش مصنوعی هزاران طرح طراحی را تجزیه و تحلیل می کند تا مکان قرار دادن قطعات سر و صدا (به عنوان مثال تنظیم کننده ولتاژ) و حساس (به عنوان مثال تراشه های RF) را توصیه کند.ممکن است پیشنهاد قرار دادن یک ماژول بلوتوث 10mm دور از یک منبع تغذیه سوئیچ برای کاهش EMI توسط 30 دبیل.
c.بررسي قواعد: در زمان واقعی طراحی مبتنی بر هوش مصنوعی برای تولید (DFM) خطرات EMI را بررسی می کند (به عنوان مثال ، یک ردیابی بیش از حد نزدیک به لبه تخته) به عنوان مهندسان طراحی نیاز به انتظار برای بررسی نهایی ندارند.

2شبیه سازی مجازی: آزمایش بدون ساخت نمونه اولیه
هوش مصنوعی تست EMI مجازی را تسریع می کند، به مهندسان اجازه می دهد قبل از سرمایه گذاری در سخت افزار، طرح ها را در نرم افزار تأیید کنند:

a.نمونه سازی در سطح سیستم: ابزارهایی مانند Cadence Sigrity شبیه سازی می کنند که چگونه کل سیستم ها (به عنوان مثال، مادربرد لپ تاپ+ باتری+ صفحه نمایش) EMI را تولید می کنند.مشکلات گرفتن آزمون های تک اجزا سنتی از دست رفته.
سیستم های مدیریت باتری (BMS): هوش مصنوعی EMI را از مدارهای BMS شبیه سازی می کند و به مهندسان در بهینه سازی فیلترها و زمین گذاری کمک می کند.یک BMS برای یک EV ممکن است به یک فیلتر LC خاص برای برآورده کردن IEC 61851-23 نیاز داشته باشد.
c. دقت فرکانس بالا: برای دستگاه های 5G یا mmWave، هوش مصنوعی شبیه سازی های الکترومغناطیسی سه بعدی را افزایش می دهد (به عنوان مثال،Ansys HFSS) برای مدل سازی رفتار سیگنال در ۲۴/۱۰۰ گیگاهرتز چیزی است که ابزارهای سنتی به دلیل پیچیدگی با آن مبارزه می کنند..

3سرعت بخشیدن به جریان کار: کاهش زمان برای انطباق
هوش مصنوعی هر مرحله از جریان کار آزمایش EMI را از راه اندازی تا گزارش ساده می کند:

a.تعداد تست خودکار: هوش مصنوعی تجهیزات آزمایش (آنتن ها، گیرنده ها) را بر اساس نوع محصول (به عنوان مثال، "استارت فون" در مقابل "سنسور صنعتی") و استاندارد (به عنوان مثال، FCC Part 15) پیکربندی می کند.این باعث حذف اشتباهات کالیبراسیون دستی می شود..
ب. تجسم داده ها: هوش مصنوعی داده های خام EMI را به داشبورد های آسان برای درک تبدیل می کند (به عنوان مثال، نمودار فرکانس در مقابل سطح انتشار) ✅ مهندسان دیگر نیازی به رمزگشایی صفحه گسترده پیچیده ندارند.
c. گزارش گیری انطباق: هوش مصنوعی به طور خودکار گزارش های آزمایش را تولید می کند که با الزامات نظارتی مطابقت دارد (به عنوان مثال، ورق های داده آزمایش FCC).یک ابزار مانند Keysight PathWave می تواند گزارش انطباق CE را در یک ساعت تهیه کند. 8 ساعت به صورت دستی

ابزارهای محبوب هوش مصنوعی برای آزمایش EMI

روند آینده: تاثیر بعدی هوش مصنوعی بر آزمایش EMI
با تکامل تکنولوژی، هوش مصنوعی آزمایش EMI را حتی کارآمدتر، سازگارتر و قابل دسترسی تر می کند.
1. هوش مصنوعی لبه: تست بدون وابستگی به ابر
ابزارهای آزمایش EMI آینده الگوریتم های هوش مصنوعی را مستقیماً بر روی تجهیزات آزمایش (به عنوان مثال گیرنده های قابل حمل) از طریق محاسبات لبه ای اجرا می کنند. این:

الف.سرعت تجزیه و تحلیل: نیازی به ارسال داده به ابر نیست. نتایج در عرض چند ثانیه در دسترس است.
ب. امنیت را افزایش می دهد: داده های حساس آزمایش (به عنوان مثال مشخصات دستگاه های نظامی) در محل باقی می ماند.
c. آزمایشات را در زمینه فعال می کند: مهندسان می توانند از ابزارهای هوش مصنوعی قابل حمل برای آزمایش دستگاه ها در مکان های واقعی (به عنوان مثال، یک سایت برج 5G) بدون نیاز به آزمایشگاه استفاده کنند.

2یادگیری سازگاری: هوش مصنوعی که با گذشت زمان باهوش تر می شود
مدل های هوش مصنوعی از داده های EMI جهانی (که از طریق سیستم عامل های همکاری به اشتراک گذاشته می شوند) برای بهبود دقت یاد می گیرند:

a. بینش های بین صنعتی: یک ابزار هوش مصنوعی که برای دستگاه های پزشکی مورد استفاده قرار می گیرد می تواند از داده های هوافضا برای تشخیص بهتر الگوهای تداخل نادر یاد بگیرد.
b. به روز رسانی در زمان واقعی: با انتشار استانداردهای جدید (به عنوان مثال قوانین فرکانس 6G) ، ابزارهای هوش مصنوعی الگوریتم های خود را به طور خودکار به روز می کنند و نیازی به اصلاحات دستی نرم افزار ندارند.
c. نگهداری پیش بینی شده برای تجهیزات آزمایش: هوش مصنوعی اتاق ها یا گیرنده های انوکویی را نظارت می کند و پیش بینی می کند که چه زمانی کالیبراسیون برای جلوگیری از خطاهای آزمایش لازم است.

3شبیه سازی چند فیزیک: ترکیب EMI با عوامل دیگر
هوش مصنوعی آزمایش EMI را با شبیه سازی های حرارتی، مکانیکی و الکتریکی ادغام می کند:

الف.مثال: برای یک باتری EV، هوش مصنوعی شبیه سازی می کند که چگونه تغییرات دمایی (حرارتی) بر انتشار EMI (برقی مغناطیسی) و استرس مکانیکی (تلاطم) تاثیر می گذارد.
ب. سود: مهندسان می توانند طرح ها را برای EMI، گرما و دوام به طور همزمان بهینه سازی کنند و تعداد تکرار طراحی را به میزان 50٪ کاهش دهند.

سوالات عمومی
1آزمایش EMI چیست و چرا مهم است؟
آزمایش EMI بررسی می کند که آیا دستگاه های الکترونیکی سیگنال های الکترومغناطیسی ناخواسته (انبعاثات) را منتشر می کنند یا تحت تأثیر سیگنال های خارجی (حمایت) قرار می گیرند.این بسیار مهم است که اطمینان حاصل شود که دستگاه ها با یکدیگر تداخل نمی کنند.(به عنوان مثال، یک مایکروویو که یک روتر Wi-Fi را مختل می کند) و مقررات جهانی (FCC، CE) را برآورده می کند.

2چگونه هوش مصنوعی اشتباهات انسانی را در آزمایش EMI کاهش می دهد؟
هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل داده ها را به صورت خودکار انجام می دهد، از بین بردن سنجش دستی داده های فرکانس.همچنین از داده های تاریخی استفاده می کند تا شکست های واقعی را از مثبت های نادرست (دقت 99٪) تشخیص دهد و تنظیمات تست را به صورت خودکار تنظیم می کند که باعث کاهش اشتباهات از تفسیر غلط یا کالیبراسیون نادرست می شود..

3آیا هوش مصنوعی می تواند مشکلات EMI را پیش بینی کند قبل از اینکه من یک نمونه اولیه بسازم؟
بله! مدل های هوش مصنوعی پیش بینی کننده (به عنوان مثال، HyperLynx) طرح های PCB و مشخصات قطعات را با دقت 96٪ تجزیه و تحلیل می کنند تا خطرات را نشان دهند (به عنوان مثال، مسیریابی ضعیف ردیابی). این به شما امکان می دهد مشکلات را در مرحله طراحی حل کنید،صرفه جویی در 10k$50k$ در طراحی مجدد.

4چه ابزارهای هوش مصنوعی برای تیم های کوچک ( بودجه محدود) بهترین هستند؟
زیمنس HyperLynx (سطح ورودی): تجزیه و تحلیل EMI PCB مقرون به صرفه.
آلتیوم دیزاینر (AI add-ons): یکپارچه سازی روتینگ خودکار و بررسی EMI برای طرح های کوچک.
Keysight PathWave (بر اساس ابر): قیمت گذاری پرداخت بر اساس مصرف برای گزارشات انطباق.

5آیا هوش مصنوعی جایگزین مهندسان در آزمایش EMI خواهد شد؟
هوش مصنوعی یک ابزار ساده است که کارهای خسته کننده (تحلیل داده ها، تنظیمات) را ساده می کند تا مهندسان بتوانند بر روی کارهای با ارزش بالا تمرکز کنند: بهینه سازی طراحی، حل مسئله و نوآوری.مهندسان هنوز باید بینش های هوش مصنوعی را تفسیر کنند و تصمیمات استراتژیک بگیرند.

نتیجه گیری
هوش مصنوعی آزمایش EMI را از یک فرآیند آهسته و مستعد خطا به یک فرآیند سریع و فعال تبدیل کرده است که به چالش های اصلی تجزیه و تحلیل دستی، پیچیدگی انطباق و خطای انسانی می پردازد.با اتوماسیون اسکن داده ها، پیش بینی مسائل زودهنگام و امکان نظارت در زمان واقعی، هوش مصنوعی زمان آزمایش را 70٪ کاهش می دهد، هزینه های طراحی مجدد را به نصف کاهش می دهد و اطمینان از انطباق با استانداردهای جهانی (FCC، CE، SIL4) را فراهم می کند.برای مهندسان کار بر روی 5Gپروژه های IoT یا EV، هوش مصنوعی فقط یک لوکس نیست بلکه یک ضرورت برای پاسخگویی به خواسته های فرکانس بالا و مهلت های تنگ است.

به عنوان AI لبه، یادگیری انطباقی، و شبیه سازی چند فیزیک تبدیل به جریان اصلی، آزمایش EMI حتی بیشتر کارآمد خواهد شد. کلید برای مهندسان شروع کوچک است: ادغام یک ابزار AI (به عنوان مثال،HyperLynx برای تجزیه و تحلیل PCB) در جریان کار خود رابا استفاده از هوش مصنوعی، مهندسان می توانند محصولات قابل اطمینان تر و مقاوم در برابر EMI را سریعتر از همیشه بسازند.

در دنیایی که الکترونیک کوچک تر، سریع تر و متصل تر می شود، هوش مصنوعی موتور است که تست EMI را به سرعت نگه می دارد.این فقط در مورد آسان کردن تست نیست بلکه در مورد امکان نوآوری است.