AI נכנס לפיתוח של מוצרים אלקטרוניים בשתי דלתות. הראשונה היא המוצר עצמו: מכשירים שמזהים, מנתחים ומחליטים. השנייה היא תהליך הפיתוח: איך כותבים, בודקים ומתעדים את הקוד. אצלנו AI כבר רץ בתוך מוצר שפיתחנו ללקוח, והוא חלק קבוע מתהליך הפיתוח והבדיקות. זה מה שלמדנו.
1. AI בתוך המוצר (Edge AI)
מיקרו-בקרים מודרניים, כמו ESP32-S3 ומשפחות STM32 חדשות, יכולים להריץ מודלים קטנים של למידת מכונה ישירות על המכשיר, בלי ענן. זה פותח אפשרויות כמו:
- זיהוי תקלות: המכשיר לומד איך נראית עבודה תקינה, ומתריע כשמשהו חורג.
- תחזוקה חזויה: ניתוח של רעידות, זרם או טמפרטורה כדי לזהות שחיקה לפני שהיא הופכת לתקלה.
- זיהוי קול ותמונה: פקודות קוליות או זיהוי עצמים במצלמה, על המכשיר עצמו.
מתי זה לא מתאים: כשאלגוריתם פשוט עושה את העבודה. ממוצע נע וסף יפתרו הרבה בעיות בזול ובאמינות. לכן תמיד מתחילים בבדיקת היתכנות.
2. פיתוח מואץ בעזרת AI
כלי AI לפיתוח קוד השתפרו מאוד. בפיתוח פירמוור הם עוזרים בעיקר בדברים האלה:
- כתיבת קוד שגרתי: דרייברים, פרסרים של פרוטוקולים והגדרות רכיבים היקפיים.
- קריאת דאטה-שיטים ארוכים ומציאת הפרט הנכון.
- ביקורת קוד: AI מוצא באגים נפוצים, כמו משתנה שחסר לו
volatileאו בעיית תזמון בין פסיקות. - תיעוד שמתעדכן יחד עם הקוד.
התוצאה היא פחות זמן על עבודה שגרתית ויותר זמן על ההחלטות ההנדסיות שבאמת חשובות.
3. בדיקות מערכת בעזרת AI
בדיקות HIL (Hardware-in-the-Loop) מחברות את הכרטיס האמיתי למערך שמדמה את הסביבה שלו, ומריצות עליו תרחישים אוטומטיים. AI מוסיף לזה ניתוח של כמויות גדולות של לוגים ומדידות: זיהוי חריגות, השוואה בין גרסאות, ומציאת דפוסים שעין אנושית מפספסת בקובץ של מיליון שורות.
איפה AI עוד לא מחליף מהנדס
- אחריות: מישהו צריך להבין כל שורת קוד שרצה במכשיר רפואי או ביטחוני. זה עדיין מהנדס.
- החומרה: AI לא רואה את הכרטיס. רעש חשמלי, מחבר שחווט הפוך או רכיב שמתחמם מתגלים עם אוסצילוסקופ ומולטימטר.
- החלטות תכן: בחירת ארכיטקטורה, איזון בין עלות לביצועים והבנת הצורך של הלקוח.
לסיכום
AI לא מחליף את המהנדס, אבל מהנדס שעובד עם AI מפתח מהר יותר ובודק לעומק רב יותר. ספרו לנו איך AI יכול לעזור במוצר שלכם.
נכתב על ידי רומן אלפרוביץ', מייסד ומהנדס ראשי ב-ProtoMakers.