La conception de cartes de circuits imprimés (PCB) repose sur un subtil équilibre entre ingénierie de précision, rigueur méthodologique et arbitrages continus. Parmi les étapes les plus chronophages et les plus complexes, le placement des composants reste un défi majeur. Bien que systématique, cette opération repose encore largement sur l’intuition humaine et des itérations manuelles. C’est précisément sur ce point qu’intervient DeepPCB, développé par InstaDeep : en exploitant l’apprentissage par renforcement (RL), il automatise, optimise et accélère le processus, réduisant ainsi la part d’intuition et les ajustements manuels.

DeepPCB optimise non seulement le routage des cartes de circuits imprimés mais également le placement des composants, une phase critique de leur conception qui précède le routage, dont l'impact sur la performance finale est souvent sous-estimé. Contraintes électriques, exigences mécaniques, faisabilité industrielle, intégrité du signal : le positionnement des composants conditionne à la fois la qualité du design et l’efficacité de la fabrication. Pourtant, les outils traditionnels laissent aux ingénieurs la charge de cette orchestration complexe.
Alors que l’automatisation du routage suit des règles bien définies et s’est largement professionnalisée au cours des dernières années – grâce notamment à des avancées en IA comme celles introduites par DeepPCB – le placement reste ainsi un point de friction dans le processus de conception des PCB.

L’intelligence artificielle à l’épreuve du placement

Le module de placement des composants basé sur le RL de DeepPCB permet de reproduire et dépasser les performances humaines, tout en intégrant les contraintes de conception complexes dès l’amont. Cependant, les ingénieurs restent essentiels pour valider les choix de l’IA et ajuster les paramètres en fonction des besoins spécifiques de leur projet.
En quelques clics, l'outil produit des placements de composants optimaux. Il offre plusieurs avantages :
  • Rationalisation du processus : DeepPCB promet de réduire le temps de placement de plusieurs heures à quelques minutes, avec une précision conforme aux standards de vérification DRC ;
  • Optimisation sous contrainte : L’IA ne se contente pas de placer rapidement. Elle cherche des agencements qui facilitent le routage ultérieur, réduisent les vias et minimisent les pistes croisées ;
  • Accessibilité cloud-native : En s’appuyant sur Google Cloud, l’outil évite les limitations liées aux ressources matérielles locales, avec une logique de crédits à l’usage qui reflète une certaine souplesse budgétaire.

Preuves de concept : au-delà de la théorie

Les cas d’usage fournis par DeepPCB illustrent des gains de temps tangibles. Un placement optimisé de 30 minutes permet un routage en moins d’une heure là où un placement rapide entraîne plus de 10 heures de traitement. Sur des designs plus complexes, les résultats sont encore plus frappants : une réduction significative du nombre de vias, du temps de calcul, et in fine, de la consommation énergétique des outils de CAO.
DeepPCB Placement prend en charge des cartes avec jusqu’à 1 000 composants et 2 200 broches. Un essai gratuit est proposé qui donne accès à 2 heures de placement pour des cartes contenant jusqu’à 100 composants afin de découvrir son potentiel.

Pour mieux comprendre (assisté par l'IA)

Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement et comment est-il utilisé dans DeepPCB ?

L'apprentissage par renforcement est une technique d'IA où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement pour maximiser une récompense cumulative. Dans DeepPCB, il est utilisé pour automatiser et optimiser le placement des composants sur les circuits imprimés, permettant à l'outil d'apprendre des stratégies efficaces de positionnement qui surpassent les méthodes manuelles traditionnelles.

Quelles sont les implications réglementaires de l'apprentissage par renforcement dans les outils de conception EDA comme DeepPCB?

L'apprentissage par renforcement dans les outils EDA comme DeepPCB soulève des questions réglementaires concernant la propriété intellectuelle, la sécurité des données et la responsabilité en cas de défaillance. Il est crucial de définir clairement les droits d'auteur des solutions générées et de garantir la conformité avec les normes de sécurité et de confidentialité des données, surtout dans des secteurs industriels hautement régulés.