Discovery 2025 Part 5: アナログ回路解析モデルの抽象度を活かす！

近年、AI技術の飛躍的な進化により、設計や設計支援分野でのAI活用が大きな注目を集めています。Discovery 2025ウェビナーシリーズでは、ディープラーニング（DL）、マシンラーニング（ML）を応用した縮退モデル、エキスパートシステムなど、多岐にわたるAI技術を背景としたシーメンスEDAの設計支援システムの価値と可能性を、具体的な事例とともにご紹介いたします。また、AIを用いた設計手法改革や導入準備のプロセスを解説し、効率的かつスムーズにAI技術を活用するためのヒントをお伝えします。さらに、各回を通じて、AI化を進める上での課題とその対策についても触れ、今後の設計の進化を支える実践的な情報をご提供いたします。

本ウェビナーシリーズを通じて、AI活用の未来像とその実現に向けた第一歩をお届けします。ぜひご参加ください！

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<span style="font-size:20px; color:#ec6602;"><strong>概要</strong></span>

プリント基板（PCB）および電気回路モジュール設計において、アナログ回路のシミュレーションはモデルの入手が困難であることから、これまで簡単な動作確認程度に留まっていました。特に、異なるサプライヤーのデバイスが混在する基板設計では、すべてのモデルを準備することが容易ではありません。しかし、近年の技術開発スピードに対応するためには、従来の実機検証にかかる工数を削減するためモデルベースによる解析が求められています。

本ウェビナーでは、アナログおよび制御回路解析向けのシミュレーションモデルの現状について説明し、具体的なデバイスを例に挙げながら実用的なモデリング技術をご紹介いたします。また、モデル精度の相関性を確保するために最新のAI技術をどのように活用できるかの事例を取り上げ、解析モデル領域におけるAI活用の未来像とその実現に向けた第一歩についても解説いたします。

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<span style="font-size:20px; color:#ec6602;"><strong>プログラム</strong></span>

セッション: アナログ回路解析モデルの抽象度を活かす！マルチドメイン回路解析とAI技術の融合、さらにモデル流通ライブラリ化の未来

Q&A

<span style="font-size:11px;">※ セッション内容は予告なく変更される場合がございます。あらかじめご了承ください。</span>
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<span style="font-size:20px; color:#ec6602;"><strong>ウェビナーで学べること</strong></span>

• 高精度シミュレーションモデルの重要性
• マルチドメインシミュレーションと解析の重要性

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<span style="font-size:20px; color:#ec6602;"><strong>対象</strong></span>

• 回路設計者
• 解析モデル開発者
• 回路熱解析エンジニア

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