ذكاء اصطناعي يُستخدم لأتمتة المهام واستكشاف بدائل التصميم ضمن سير العمل.
تطور Moores Lab AI أدوات لأتمتة مراحل من تصميم الشرائح والتحقق منها، وتقول إن عملاءها تمكنوا من الوصول إلى أول خطأ خلال 48 ساعة بدلاً من الانتظار أشهراً. لكن الشركة تقر بأن موثوقية الذكاء الاصطناعي تظل تحدياً حاسماً في صناعة لا تقبل الأخطاء.
جمعت Atomic، التي أسسها مهندسان سابقان في Tesla، تمويلاً من السلسلة A بقيمة 12.5 مليون دولار بعد ارتفاع إيراداتها السنوية المتكررة خمسة أضعاف منذ بداية العام. وتستخدم الشركة برمجيات وكيلة لمحاكاة قرارات المخزون وتنفيذ بعضها آلياً لدى عملاء مثل DoorDash وHelloFresh.
انتقال رقائق الذكاء الاصطناعي إلى البنى المكدسة والتصاميم القائمة على chiplets يفرض على أدوات EDA تحليل النظام بأكمله، من الرقاقة إلى الحزمة واللوحة، مع دمج الذكاء الاصطناعي الوكيلي لتسريع الاستكشاف. لكن قابلية التشغيل البيني، والتخطيط الديناميكي، وتحليل الطاقة والحرارة، والحفاظ على دقة النتائج ما تزال تحديات أساسية.