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DeepPCB : Surmonter les difficultés liées à la disposition des éléments grâce à l'apprentissage par renforcement (RL)

Mardi 22 Avril 2025

La création de cartes de circuits imprimés (PCB) exige une délicate conciliation entre ingénierie de précision, méthode rigoureuse et compromis permanents. Parmi les phases les plus longues et les plus ardues, la disposition des composants constitue un défi de taille. Bien que structurée, cette étape repose encore en grande partie sur le jugement humain et des retouches manuelles. C'est précisément dans ce contexte qu'intervient DeepPCB, conçu par InstaDeep : en tirant parti de l'apprentissage par renforcement (RL), il automatise, optimise et accélère la procédure, diminuant ainsi la part d'intuition et les corrections manuelles.

DeepPCB améliore non seulement le cheminement des cartes de circuits imprimés, mais aussi la position des composants, une phase essentielle de leur conception qui précède le cheminement, dont l'incidence sur la performance finale est fréquemment sous-estimée. Impératifs électriques, besoins mécaniques, faisabilité industrielle, intégrité du signal : l'emplacement des composants conditionne à la fois la qualité du design et l'efficacité de la production. Néanmoins, les outils traditionnels laissent aux ingénieurs la responsabilité de cette organisation complexe.

DeepPCB : Surmonter les difficultés liées à la disposition des éléments grâce à l\'apprentissage par renforcement (RL)

Tandis que l'automatisation du cheminement suit des règles bien établies et s'est considérablement perfectionnée au cours des dernières années – notamment grâce à des avancées en IA comme celles introduites par DeepPCB – la disposition reste donc un point de blocage dans le processus de création des PCB.

L’intelligence artificielle à l’épreuve de la position

Le module de disposition des composants basé sur le RL de DeepPCB permet de reproduire, voire de surpasser les performances humaines, tout en tenant compte des contraintes de conception complexes dès le départ. Cependant, les ingénieurs demeurent indispensables pour valider les choix de l'IA et adapter les paramètres en fonction des exigences spécifiques de leur projet.

En quelques clics, l'outil génère des dispositions de composants optimales. Il offre plusieurs avantages :

Rationalisation de la procédure : DeepPCB promet de réduire le temps de disposition de plusieurs heures à quelques minutes, avec une exactitude conforme aux standards de vérification DRC ;

Optimisation sous contrainte : L'IA ne se limite pas à disposer rapidement. Elle recherche des agencements qui facilitent le cheminement ultérieur, réduisent les vias et minimisent les pistes croisées ;

Accessibilité cloud-native : En s'appuyant sur Google Cloud, l'outil élimine les limitations liées aux ressources matérielles locales, avec une logique de crédits à l'usage qui traduit une certaine souplesse budgétaire.

Preuves de concept : au-delà de la théorie

Les exemples d'utilisation fournis par DeepPCB mettent en évidence des gains de temps concrets. Une disposition optimisée de 30 minutes permet un cheminement en moins d'une heure, alors qu'une disposition rapide entraîne plus de 10 heures de traitement. Sur des designs plus complexes, les résultats sont encore plus spectaculaires : une diminution importante du nombre de vias, du temps de calcul et, en fin de compte, de la consommation énergétique des outils de CAO.

DeepPCB Placement prend en charge des cartes avec jusqu'à 1 000 composants et 2 200 broches. Un essai gratuit est proposé, donnant accès à 2 heures de disposition pour des cartes contenant jusqu'à 100 composants, afin de découvrir son potentiel.

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