[ad_1]
Los expertos en IA dicen que la IA puede ayudar a los ingenieros en sus tareas de diseño. Las dos grandes preguntas que surgen con tal proclamación son: «¿Qué significa esto?» y «¿Cómo puedo hacer esto?» Flux tiene una respuesta sólida con la última versión de su herramienta de diseño electrónico basada en web, Flux Copilot.
La función Copilot, lanzada originalmente en abril de 2023, tiene un chatbot de IA integrado basado en un modelo de lenguaje grande (LLM) centrado en ingenieros. El objetivo es dotar a los diseñadores de un ingeniero virtual como copiloto. Flux afirma que es la «primera IA multimodal para diseño de hardware» y hoy lanzó la nueva versión, que incluye varias actualizaciones importantes de IA, incluida la capacidad de reconocer y trabajar con imágenes.
Herramienta de diseño de flujo con AI Copilot
El cofundador de Flux, Lance Cassidy, describe la última versión de AI Copilot como «un asistente de IA para diseñar hardware». Considera que la IA tiene el potencial de influir en cada parte del ciclo de diseño, desde la ideación hasta la arquitectura del sistema y la extensa documentación del diseño. Con su nueva versión, hacen de su herramienta de IA un asistente de IA aún mejor que la versión original.
La IA normalmente cae en uno de dos modos de operación: generativa, que crea contenido original, e interpretativa, que analiza datos y proporciona una interpretación como resultado. La IA multimodal de la nueva versión de Flux Copilot hace ambas cosas. Puede interpretar la entrada humana, hacer referencia a imágenes de mapas de bits y bases de datos de modelos de lenguaje, y generar contenido de diseño original basado en la entrada del usuario.
Flux es un sistema colaborativo basado en equipos desde el principio. La colaboración es una parte esencial del proceso de diseño, y esta colaboración en Flux consta tanto de socios humanos como del chatbot de IA multimodal. Varios miembros del equipo pueden trabajar en el diseño al mismo tiempo y todos pueden utilizar el chatbot de IA para obtener asesoramiento sobre diseño, documentación, referencias y completar las tareas cotidianas.
Encuentra información importante
Uno de los grandes desafíos para un ingeniero profundo en diseño de productos es realizar un seguimiento de la gran cantidad de información de diseño. Cada componente tiene una hoja de datos con información importante, pero estas hojas de datos no siguen un formato estándar. Algunos tienen sólo unas pocas páginas, mientras que otros pueden tener docenas o más de páginas. Las últimas funciones de chat de Flux AI le permiten explorar hojas de datos y encontrar la información adecuada para usted.
Consejos de diseño para Flux Copilot
Además de las hojas de datos, el nuevo Flux también comprende la lista de piezas. Conoce los componentes, los costos y los requisitos del proyecto. Una comprensión tan completa puede ayudar con las compensaciones tan comunes entre rendimiento y costo. La herramienta de IA puede manejar fácilmente tareas como: Por ejemplo, garantizar que todos los componentes cumplan con el rango de temperatura de diseño o que se cumpla el presupuesto general de energía para diseños móviles.
Reconocimiento e interpretación de imágenes.
Lo nuevo en esta versión es el poderoso reconocimiento e interpretación de imágenes llamado “Copilot Vision”. Por ejemplo, puede alimentar al chatbot de IA con un diagrama de bloques. La IA reconoce cualquier texto en la imagen y luego divide el diagrama de bloques en secciones grandes. En base a preguntas adicionales, se recomiendan componentes para cada sección.
Copilot Vision permite que la herramienta reconozca dicho diagrama de bloques y recupere información del mismo.
Una vez completado el diseño, puede comparar el diagrama de bloques original con el diseño terminado como parte de la revisión del diseño. Compara sección por sección y comprueba si has logrado tu objetivo. La IA también proporcionará recomendaciones. Por ejemplo, puede responder con una recomendación para agregar protección ESD a las líneas de entrada del proyecto.
Asesoramiento en diseño y soporte de cableado.
Con la nueva versión, la colaboración en el diseño ha entrado en la era de la IA. Aquí es donde entra en juego la parte generativa de la IA multimodal. Por ejemplo, AI Copilot puede comparar las hojas de datos de dos componentes y tomar algunas decisiones por usted.
En un ejemplo del experto en productos Flux, Kerry Chayka, utilizaron AI Copilot para conectar un microcontrolador a un módulo de pantalla TFT a través del bus SPI. Con el comando: “¿Puedes conectar U1 y U2?”, el software determinó que ambos chips tienen un bus SPI y están cableados SDI, SDO, SCLK, Chip Select, Power y Ground.
Seguridad y prevención de “alucinaciones de IA”
A medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles para más personas, Chayka dijo que está surgiendo un fenómeno llamado «alucinación de IA». Esto significa que las herramientas de IA (y esto se aplica a todas las herramientas de IA generativa) a veces van demasiado lejos y proporcionan información que no es tan precisa como nos gustaría. Flux ha reducido significativamente el problema mediante un cuidadoso entrenamiento del modelo de lenguaje.
El copiloto también facilita la verificación de la información proporcionada. «Si dice: ‘Oye, obtuve esta información de la página 95 de la hoja de datos’, te llevará a la página 95 de la hoja de datos en la sección a la que hace referencia». La IA se comporta y, por tanto, puede aumentar la confianza general en el sistema.
Otro problema común de la IA tiene que ver con la confidencialidad. Nadie quiere que su diseño patentado se utilice en un modelo de lenguaje global. Flux mantiene la privacidad de los datos privados para que nada de su propiedad quede expuesto al mundo exterior. Los miembros del equipo tienen acceso total, pero el contenido propietario está protegido de usuarios no autorizados y no se incluye en el desarrollo de modelos de lenguaje generales.
¿A dónde lleva esto? ¿Que sigue?
En resumen, Cassidy explica cuál es el núcleo de los esfuerzos de la empresa con Copilot. “¿Por qué hacemos esto y hacia dónde nos lleva?”, pregunta. A diferencia de la codificación de software, el hardware no se basa exclusivamente en texto. “Hay mucho conocimiento visual en el diseño de circuitos: fotografías, diagramas y todos estos tipos de imágenes son útiles. Por eso damos prioridad a este tipo de interfaz”.
“Básicamente, estamos tratando de habilitar la forma más natural para que los ingenieros interactúen con la IA. Eso es lo que queremos hacer posible. Existen innumerables medios multimodales diferentes, como texto, imágenes, vídeos y otros tipos de documentos. Ya sean archivos PDF, proyectos o algo similar, ahora puede comenzar a adoptar y aprovechar más flujo de trabajo que no se captura en las herramientas. Ahí es donde conduce todo”.
Todas las imágenes utilizadas son cortesía de Flux.
[ad_2]