Herausforderungen bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz für das PCB-Design

Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist mit dem Erscheinen von ChatGPT Anfang des Jahres zu einem Thema geworden, das viele Gemüter aufs heftigste bewegt. Die Reaktion auf den ersten Kontakt mit einem KI-Tool lässt sich in etwa mit einem Zirkuspferd vergleichen, das rechnen kann: Man ist verblüfft und fragt sich, wie kann das funktionieren? Das muss doch ein Trick sein!

Die Optimisten unter uns denken gleich weiter und malen sich aus, wie sie lästige Aufgaben wie das Verfassen von Emails, Pressemeldungen, Webseiten-Inhalten, oder gar Seminar- und Abschlussarbeiten für die Uni an ein KI-Tool delegieren können, während sie sich den schönen Dingen des Lebens widmen (Karl-Theodor zu Guttenberg lässt grüßen…). Die etwas pessimistischer aufgelegten Gemüter hingegen neigen eher der Befürchtung zu, dass Ihr Job gefährdet sein könnte und bangen um ihren Lebensunterhalt. Beide Reaktionen sind wohl nicht ganz unberechtigt. Doch das soll nicht das Thema unserer heutigen Betrachtungen sein.

Taugt KI für komplexe Konstruktionsaufgaben?

Vielmehr wollen wir an dieser Stelle der Frage nachgehen, ob KI eines schönen Tages auch für das Kerngeschäft von Zuken, also die Lösung von komplexen Konstruktionsaufgaben wie das Layout und die Entflechtung von Leiterplatten eingesetzt werden kann. Ein Teil der Antwort – gewissermaßen als Spoiler“ – gleich vorweg: ja, es kann – aber es ist nicht so einfach wie man sich dies vorstellen würde. Etwa, man nehme eine Verbindungsliste, die dazugehörige Liste der Bauteile und füttere es zusammen mit ein paar Randbedingungen wie Leiterplattenkontur, Bohrungen und Aussparungen und Anzahl der zulässigen Lagen in eine KI-Engine und – voilà – man erhält ein fertig platziertes und entflochtenes Leiterplattenlayout.

Fragen wir also einen Mann, der sich mit dem Thema Nutzung von künstlicher Intelligenz im Leiterplatten-Design schon seit geraumer Zeit beschäftigt und vor kurzem die erste Version einer KI-gestützten Leiterplatten-Design-Software angekündigt hat: Dr. Kyle Miller, Research and Development Manager im Zuken Technical Center, Bristol. Kyle ist verantwortlich für die Entwicklung von Automatisierungs-Routinen für das Leiterplatten-Layout und -Routing und setzt sich bereits seit Studienzeiten mit KI auseinander.

Die Aufgabe: Kreativität, Genauigkeit und Präzision „unter einen Hut bringen“

„Das zentrale Problem mit den heute verfügbaren AI-Werkzeugen ist das Spannungsfeld zwischen Kreativität, Genauigkeit und Präzision (creativity and accuracy versus precision)“, und er zeigt dabei einen Schaltplan, den er mit einem Bildgenerierungsprogramm erzeugt hat. Es zeigt dabei ein Diagramm, dass oberfläch betrachtet einem Schaltplan sehr ähnlich ist, aber im Detail einigermaßen sinnbefreit ist. „Es ist eine einigermaßen genaue Darstellung eines Schaltplans, aber es fehlt die Genauigkeit.

Und weiter: „Wenn ich einen Textgenerator wie ChatGPT frage, bekomme ich unter Umständen sehr präzise Antworten, die aber ungenau oder gar falsch sein können. Oder aber ich bekomme eine allgemeine Ablaufbeschreibung, die sogar genau sein kann, aber kein brauchbares Ergebnis liefert. Die Herausforderung beim PCB-Design und allgemein bei Konstruktionsanwendungen ist es laut Dr. Miller, alle drei Aspekte, nämlich „Kreativität, Genauigkeit und Präzision unter einen Hut zu bringen.

Wie Zuken die Aufgabe gelöst hat, und welches methodische Überlegen dazu angestellt wurden, erfahren Sie in unserem Webinar „KI-gestütztes PCB Placement und Routing“

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