Попробую сделать краткий пересказ этого видео, чтобы вы сэкономили 40 минут своего времени.
В нем Сергей Нестеренко, CEO Quilter, рассказывает о том, как используется искусственный интеллект в разработке электроники.

Он начинает с экскурса в историю, описывая попытки людей автоматизировать этот процесс, их результаты, и плавно переходит к сегодняшнему дню.

На данный момент нейросети используются в следующих задачах:

▪️Определение оптимального расположения кластеров в микросхеме
▪️Ускорение моделирования и симуляции
▪️Определение оптимальных параметров фильтра (также внутри микросхемы)
▪️Определение оптимальных параметров антенны
▪️Определение оптимального расположения компонентов для минимизации дорожек, количества слоев, сохранения целостности сигнала и устойчивости к помехам
▪️Определение уровня электромагнитных помех на схеме(!)

Результаты иногда сопоставимы с человеческой работой (разница в 3% эффективности), иногда лучше (на 30%).
Но разница во времени всегда в пользу нейросети. В одном случае она достигала 7000 раз. В среднем, то, что человек делает за 2-3 недели, нейросеть может сделать за несколько часов.

Затем он показывает программы и сервисы, которые уже есть на рынке в различном состоянии.
Год назад я немного общался с CircuitMind и Mitai. Тогда у меня не было впечатления, что их продукты имеют нейросеть под капотом, и только сейчас, с большим удивлением, я об этом узнал.

Сам Quilter делает трассировку печатных плат исходя из схемы, размера, расположения компонентов и технологических ограничений.
Все эти данные задает пользователь.
Со временем хотят избавиться от необходимости задавать технологические ограничения: программа будет сама принимать решение, исходя из даташитов используемых компонентов. А также учитывать электромагнитную совместимость при генерации платы.

Интересный момент связан с обучением.
В основном существуют два варианта обучения нейросети:

1. Предоставить ей 1 000 000 уже готовых плат для обучения
2. Предоставить входные данные для генерации одной платы, но сгенерировать ее 1 000 000 раз, а затем, исходя из физических симуляций, выбрать наилучший вариант

Quilter использует второй подход и считает его более эффективным. Цифру в миллион я, разумеется, взял просто для примера.
За ссылку на видео спасибо "Господам топологам".