机器学习在电子学中的应用

2022年6月24日

关键的外卖

机器学习使机器能够读取和解释数据。
预测性维护利用了机器学习的交流优势，并将其应用于日常维护。
机器学习并不是什么天方夜谭的推销词——它现在已经被高科技行业所采用。

机器学习使用用户定义的标准和数据集来驱动自动化

科技和电子是两个相伴而行的领域，也许目前没有任何一项发展有如此大的可能给人类带来革命自动化在企业中的应用．机器学习在电子领域的应用是无限的，而设计的改进已经在当前的产品中显示出深刻的结果。机器学习有潜力推动设计流程突破目前的限制，提高安全性和效率。

机器学习基础

也许乍一看，机器学习似乎是一种过度复杂的数据解释方法，但它为解锁系统过程中的自动化提供了一种途径，否则可能会被忽视。在其核心，机器学习被赋予一些算法，概述它发现值得注意的数据，以及如何从周围的噪声中解析这些信息。训练有素的机器学习算法可以用于许多不同类型的数据和质量保证，例如视觉检查PCB上的组件放置或监测设备的声波波形，以确定与正常运行相比是否有异常。

自动化的好处

在继续之前，读者将很好地理解为什么机器学习是一个如此诱人的主题。如果目标框架定义良好，自动化能够以高度的准确性和信心执行任务。几个世纪以来，这种情况一直存在于工作中，但直到最近几年，机器学习才变得足够复杂，能够出现在设计层面。用户定义的算法和计算能力的协同提供了一个极好的潜在工具，可以将一些工作负载和监督转移到自动化，同时仍然实现许多好处。

预测性维护:节省时间和金钱

预测性维护提供了这些好处

无论在哪个行业，系统停机都会威胁到效率底线。根据特定的机械或工艺，这可以从纯粹的麻烦到完全的操作关闭。鲁莽的维护方法是根据维修情况进行处理——本质上，这是将护理抛之脑后，让机器磨损在突然停机时告诉操作员。维护也可以采取预防性的形式，在某个计划中进行维修，可能(尽管不一定保证)在故障的最短时间或周期之前进行。

还有另一种方法。预测性维护使用设备产生的数据来衡量磨损开始导致功能上的显著差异。这样做的优点是它不必依赖传感器数据(尽管这可能是诊断的一个组成部分)，而是可以直接从有关的组件、设备或机器获取信息。以提供空气循环和冷却的风扇为例;如果没有预测性的维护，机械故障可能会对风扇冷却的任何东西造成重大损坏。预测数据可以包含一个转速表来跟踪风扇转速，或一个风速表来测量气流的速度和方向，但也可以查看磨损的更基本方面，如振动或声音。跟踪这些基本表现可以更深入地了解何时应该进行维护。

预测性维护的最后一个好处是，它减少了对持续人工监督的需求。有能力读取自己的传感器，并通过确保只有在算法认为绝对有必要时才会调用人类注意力来主动做出反应的电子产品。这还提供了一些设备运行速度慢或异常的量化，从而使操作员了解维护的压力有多大。最终，添加额外的信息资源只会增强任何业务的运营知识。

机器学习在电子学中的其他应用“，

本质上,机器学习之所以令人兴奋，是因为只要有正确的数据集和算法，它就有能力改变设计和行业的任何部分，从而生成可用的数据集来推动自动化。由于机器学习是一种轻量级的启发式模型，它也得到了广泛的采用，特别是在那些可能难以运行计算密集型模型的平台中。在这些情况下，相对的简单性被证明比原始的计算能力更重要。

现在和未来机器学习的应用在电子学方面包括:

语音命令提供一种与远程系统交互的方法。这可以通过使操作人员远离移动设备、极端温度和其他职业危害来防止安全问题。除了避免危险，操作人员还可以获得符合人体工程学的好处，他们不必弯腰、弯腰或采取其他费力的姿势，可以间接地获得所需的功能。
计算机视觉是讨论机器学习时提到的标准数据格式。然而，快速连续地可视化处理许多小功能或设计元素的能力(如在大批量生产运行中)将在不牺牲准确性的情况下加快QA交付时间。
芯片设计是一个必须优化功率、性能和区域的领域，以便在日益密集的包中实现未来处理能力的目标。除了在关键效率指标上的改进，机器学习算法还将工程师从追求效率的繁重任务中解放出来，这样他们就可以更好地将精力集中在其他方面。