与AI创新客户成功:第二部分

内第一部分本序列并研究我们如何接受技术工具 并将其作为产品创新的一部分研究AI如何通过Keysight解决方案为客户提供福利适当整合AI/ML工作流188bet上不了横跨设计、仿真测试 包括硬件、软件和服务 并扩展至所有市场段好处归根结底是更好的测试、更安全的产品和更快市场时间

AI垂直提供福利

缩小点范围,我集中研究五大垂直技术:航空航天防御、保健、汽车、制造、半导体和手机

航空航天防御

Eggcop测试自动化从航空航天和防御入手,产生正面效果,即我们所说的非入侵测试,测试不需要访问代码库测试自动化帮助缩短测试时间并增加测试案例覆盖范围,这些案例在受规范行业中至关重要,但非侵入性操作需要AI和计算机视觉举例说,美国航天局Orion胶囊从自动化测试数字双向方法中受益

保健

保健是高度复杂环境的另一个实例,电子医疗记录系统有时与十多条数据源相接软件质量至高无上,悲哀的是,只有6%的保健主管确信他们拥有完全最小化人工测试风险的覆盖Keysight有自动化测试并调用AI存储92%测试时间的解决方案,结果产生效益,包括解放员工时间、软件缺陷减少、发布时间减少和数据安全增强

汽车

汽车公司是另一个强力利用AI支持自主驱动开发的行业车环绕式coon组合雷达、LIDAR相机甚至超声波培训对创建非冲突引导至关重要右模拟数字双测试和校验物理汽车,为公路提供更安全汽车

制造

验证客户从密钥视路由除法检测隐形设计缺陷 特征有故障异常 批量制造前举个例子路径Wave分析ML应用集群分析识别大型数据集外部值,这是一种无人监督学习技术使用AI/ML前,工程师打印波形迹并粘贴墙上取指纹人工识别异常系统自动化,只需最后检验

以相似方式路径Wave生成分析识别异常并预测未来故障Keysight深入了解电子制造的结果

半导体

AI整合的另一个方面是神经网络模型提取如何融入我们密钥视觉EDA设备建模解决方案.模拟电路需要电路组件模型。当新组件生成时,可能需要数周或数月才能创建该组件模型。使用人工神经网络机器学习算法,模型可分分钟生成并可用于电路模拟工具

细胞类

无线前台尼莫驱动测试硬件允许快速验证新手机测试并洞察未来6G手机网络, AI基础将覆盖部署优化的所有方面其中包括高效频谱使用、低延带和高带宽连通性、定位化、感知和增强可靠性6G起爆物理、数字和人文世界预期在未来十年中会有很多令人振奋的可能性

AI日复一日制造出很多噪声,看到各种创新提高产品创新和市场速度令人振奋