Dari MEMS ke AI: Sistem Kejuruteraan di Sebalik Setiap Cip Kecil✎ Edit

👁 1.3k tontonan
Dari MEMS ke AI: Sistem Kejuruteraan di Sebalik Setiap Cip Kecil
Saya biasa melihat sesuatu dari sudut operasi - bagaimana satu projek bergerak dari makmal ke tangan pengguna akhir. Dulu, ketika saya terlibat dalam reka bentuk MEMS, kerja kami bukan sekadar menyusun litar pada kertas. Setiap cip kecil itu perlu 'dididik' melalui low-level programming, supaya sensor yang dipadukan dengan litar bersepadu tahu bagaimana bertindak balas dengan betul.

Dari sudut operasi harian, ini bermakna banyak urusan dengan protokol seperti I²C. Kami terus mengumpul data sensor, menganalisis kelakuan cip, dan memasukkan semula parameter kalibrasi ke dalam peranti. Proses ini berulang, hari demi hari, sehingga cip itu akhirnya berkelakuan seperti yang diharapkan.

Tapi cabaran sebenar bukan sekadar programming cip.

Yang paling mencabar ialah memastikan keseluruhan persekitaran validasi automatik berjalan tanpa masalah. Test bench beroperasi 24/7 selama berbulan-bulan, menggabungkan multiplexer, bekalan kuasa boleh program, pengawal tekanan Druck, pam, environmental chamber, peti sejuk, ketuhar, pengawal suhu, sistem data acquisition, oscilloscope, dan macam-macam peralatan pengukuran lain. Semua itu hanya untuk mengkaji satu ketulan silikon kecil dalam pelbagai keadaan operasi.

Apabila data sudah cukup, kerja sebenar bermula.
Kami memproses dataset besar menggunakan persamaan kejuruteraan, regresi, kaedah statistik, kalibrasi berulang, dan iterasi berkali-kali untuk mendapatkan parameter yang tepat. Proses ini boleh mengambil masa berbulan, malah bertahun, sebelum cip itu betul-betul sedia untuk pengeluaran.

Hari ini, AI dan perkomputeran statistik moden boleh menilai berjuta-juta malah berbilion kemungkinan dalam sebahagian daripada masa yang diperlukan dahulu. Regresi mengenal pasti hubungan, Monte Carlo meneroka ketidaktentuan melalui simulasi, dan Bayesian inference mengemas kini kebarangkalian secara berterusan apabila bukti baru muncul.

Walaupun begitu, prinsip kejuruteraan tetap sama.

Sistem yang paling berkesan tidak meletakkan AI untuk melaksanakan setiap perkara. Sebaliknya, AI digunakan untuk mencari penyelesaian terbaik, penyelesaian itu disahkan, dan kemudian ditukarkan kepada proses deterministik yang dilaksanakan oleh rules, parsers, dan sistem khusus.

AI mempercepatkan penemuan.
Sistem deterministik memastikan konsistensi.
Disiplin kejuruteraan kekal sebagai asas.
Teknologi berubah. Cara berfikir kejuruteraan tidak.

Ruang pembaca

Apa pendapat anda?

Komen disemak sebelum diterbitkan. Email diperlukan untuk moderasi dan tidak dipaparkan kepada pembaca.

✦ Reaksi dijana sistem - contoh automatik, bukan komen pembaca sebenar
Julin Kadazan, Malaysia

Masih fikir tentang 24.

Ginsang Kadazan, Malaysia

We hit setiap cip kecil itu perlu at work before. Good that someone wrote it down.

Dimas Indonesia

Bagian 24 ini yang bikin saya berpikir ulang.

Ayu Indonesia

This is where bagaimana satu projek bergerak dari finally makes sense.

Narin Thailand

Useful. We are dealing with saya biasa melihat sesuatu dari right now.

Suda Thailand

Worth reading for kami terus mengumpul data sensor alone.

Engineering & Deep Tech

Article image
BioResearch Kecerdasan penyelidikan mikrobiologi dan penyakit kanser 6 inputs → traceable research priorities Terokai →
IC DesignOps Kebolehulangan, kebolehkesanan dan kecerdasan pengesahan 21 detached services → 85% without LLM Terokai →
Robotics Robotik yang ditadbir di pinggir industri Perception → safety gateway → controller Terokai →
PKS AI Bina keupayaan kecerdasan buatan dalam perusahaan kecil dan sederhana (PKS) anda sendiri. 6 build tracks → in-house capability Terokai →
Ekosistem AINNA

Teruskan meneroka selepas artikel ini.

Setiap halaman artikel hendaklah diakhiri dengan laluan yang jelas ke dalam ekosistem wIDer AINNA, Ejen dan NeuralOps.

Semasa topic Engineering & Deep Tech Author profile Firdaus AINNA Main ecosystem hab Agent Pusat ejen autonomi persendirian NeuralOps Automasi kecerdasan buatan dan sistem perniagaan Lead form Mula a pilot discussion
AINNA Agent AI

Laksanakan Ejen AI AINNA Kami

Linux ialah laluan teras, Windows disokong, dan AndroID / TeRMux berfungsi sebagai lapisan pendamping.

15 downloads
Linux / macOS curl -fsSL https://neuralops.bond/install | bash
Verify ainna --version
AINNA
KLIK SAYA

Seksyen Laman

Tiada data seksyen tersedia buat masa ini.

Laman dengan seksyen terdokumen akan dipaparkan di sini.