Finanzierung: Freie und Hansestadt Hamburg
Kontakt: Jan Heßling, M.Sc
Start: 03.03.2025

Auf dem gegenwärtigen Markt gibt es eine wachsende Nachfrage nach einem verbesserten Entwurf der Leistungsintegrität in modernen integrierten Schaltungen, die durch steigende Datenraten und niedrigere Versorgungsspannungen angetrieben wird. Der Designzyklus umfasst zahlreiche elektromagnetische Simulationen, die viel Zeit und Rechenressourcen erfordern. Die Anwendung von maschinellem Lernen bietet eine potenzielle Geschwindigkeitssteigerung für genaue Simulationsergebnisse. Darüber hinaus kann die Kombination von physikalischem Wissen und datengestützten Ansätzen neue Erkenntnisse über das Verhalten von Leiterplatten liefern. Das Aufkommen von Transformer-Architekturen und der daraus resultierende Erfolg großer Sprachmodelle wird hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit in elektronischen Designs untersucht. Ziel des Projekts ist es, einen durch maschinelles Lernen unterstützten Workflow für das Design von Leiterplatten im Hinblick auf die Einhaltung von Power-Integrity-Anforderungen zu etablieren.