това не знам как се постига в алтиум

Шорткътът май беше PTG - Place - Track - Gurch

това е 'клъц' от ИИ рутенето
ЕЕ няма как да го роди, или трябва да е някой пълен мазохист на заплата.
дори не искам да мисля в посока какво се получава със SI

като цяло - спете спокойно деца, не сте застрашени от ИИ (за сега)
горната демонстрация е изключително с цел точене на инвеститорите.
резултатът е повече от плачевен, и без баране от ЕЕ няма как да излети, а може би и да се произведе.
така правеха авторутерите без контрол преди 40 години.

не знам какво точно са направили, не ме и интересува особено.
всяка КАД система има някакъв интерфейс към външен рутер.
вероятно са се включили към нея, обучили са модела да опъва жици и до там.

един Ентелигентен Рутер (ЕР) би трябвало да има поглед върху цялата платка, да има стратегии кое след кое, до къде, какво може да бара и кога.
ЕЕ (Естествения Ентелект) обикновено му дава куп указания - тоя бъс след тоя бъс, ако може да минава от тук, ако не става, може да преместиш/унрутираш еди-какво-си.
от моя опит, времето да му се обясняваш понякога е по-голямо отколкото да го нарутиш на ръка. понякога помага, но в никакъв случай не е панацея.
камо ли да натиснеш копчето, да си легнеш и на сутринта всичко да е красиво 'ток и жица'.

т.е. чисто алгоритмично задачата е решима.
но ако и лепнеш лепенка ИИ и инвеститорите налитат като зелени мухи на ...

---

на ИИ преди 40 години му викаха 'експертни системи'
сага просто добавиха интерфейс в говорим език.
а и преди 40 години нямаше толкова много 'инвеститори', които четат фейса/X/Y/Z и се юркат на поредния клондайк да го заливат с пари.

Не му знам асата в CEO ръкава и дали баш-експертът (или експертите) не е някой от тази снимка:

Ще поживеем - ще видим дали инвесторските кинти ще се стопят напразно и дали ще си останат само обещанията и прогнозите.

Това не го бях видял, голям смях. От киломентри личи, че не е само авторутер (ИИ по новому), както Тони каза.

СВ-то но това украинче е далеч от представите ми за квалифициран CEO на компания с подобни амбиции. Определено е работил в друга сфера според линкединчето, а като гледам, че един човек го е препоръчал в последните 6 месеца, след като е "такова име в тези среди", е шокиращо. Аз, дето не съм активен от 7-8 години в това сайтче, имам повече препоръки от него за шест месеца.

А тази реплика е редно да я пратим в папка "Хумор":

"In five years, manual PCB design will feel like compiling code by hand."

В този ред на лирично отклонение ще цитирам Стефан Данаилов:

"Серьожа, Серьожа, вятър те вей теб на бяла кобила"

Няма сериозен, а и не толкова, дизайнер който да види тия платки и да не се смее или плаче ....така да ги накъдриш не трябва много интелект а упорство, а както знаем ИИ-то поне от към упорство няма конкуренция, много са упорити, макар и често да забравят какво точно се опитват да постигнат. Не мога да видя новината нейде където може да се коментира, да се побъзикам малко с тях. Но те такива статии, от нищо неразбиращи журналисти и медии които не им дреме дали публикуват глупости причиняват не малко проблеми на пазара на труда и не само...

Готов си. Тук участие имат и двамата обсъждани до момента инженери, а и да има журналисти, няма как да попречат с неразбирането си:

> This is the proudest moment in Quilter's history

Това че е заредило някакъв линкус не е критерий...

Преди 15 - 20 лета в мрежата се беше появил някакъв юнак който беше сглобил някаква безумна машина. С някакъв пик емулараше арм, върху който вървеше линукс. По спомен машината успяваше да буутне и да тръгне конзола за час и нещо. Не помня конзолата серийна ли е била или на монитор.
Та така с лафа "тръгна линукс". Да не говорим, че проектът на ония юнак будеше уважение, а това... Хм... Ами художествено произведение.

Приватето, ти нали си археолог и бекъп на интернета. Пазиш ли материали или линк за това изделие?

Нещо SQL на форума ми се сърди при изпращане, та конвертирах поста като картинка:

> Microchip Forum - Linux on Pic?

Прави впечатление, че аргументират с успехите на AlphaGo. Това само по себе си е червен флаг. Рутирането на платки е NP-трудна задача за много-променлива комбинаторна оптимизация, значително по-трудна от игра на Go, шах или Атари аркадета.

Reinforcement Learning техниката която споменават, че използват функционира добре с ясни и изолирани цели с бърза обратна връзка. В PCB рутирането няма нищо подобно. Променливите по които се оптимизира често представляват противоречащи си цели

1. Path length минимизиране
2. Number of layers минимизиране
3. Trace space максимизиране
4. Parallel geometry минимизиране
5. Manufacturability compliance

При такива условия агентът би трябвало да се забива често в локални оптимуми. Най-веротно ще се научи да създава красиви топологии с къси пътища и чиста геометрия в началото, за да максимизират междинните си награди. Когато обаче се сблъска с последните, най-трудни връзки, ще се откаже да жертват тази натрупана добра геометрия защото дава приоритет на точките и това му пречи да завърши на веригата.

Като добавим и сравнително скъпите функции за изравняване на дължините и контрол на импеданса работата става много мътна. Освен това една платка, която е 99.9% трасирана, функционално е все още равна на нула. RL се затруднява в среди, където най-значимия сигнал идва в самия край на дълга поредица от действия.

Моят ментален модел винаги търси сходен проблем, който успешно е бил решен с невронни мрежи. При липсата на такъв, темата отпада от главата инвестиция и отива в главата научни разработки. Обаче хора с пари всякакви

Абе истината е че дори и 99%, па дори и на 95% да е платката, това може да е от съществена полза но ако са спазени всички останали условия. Рутурането до 100% може и да се окаже невъзможно, и да трбява по осезаема преработка, но ако е читаво рутирана до 95% и да се прерутира частично на ръка пак ще е добре При тия задачи трябва доста точно да се дефинират изисквания, което само по себе си е времемко. В момента слагаш един бланкет, задаваш някакви параметри, и занеш тука мога да чийтна, тука мога да чийтна .. но в случая с АИ ще трбяв ада дефинираш всичко поотделно, и да му кажеш ясно къде какви са му лимитите. Не казвам, че един дян няма да се стигне до там, но не са тия хората според мен, подхода им е да правим пари ...
писах му едно коментарче, да видим ...

Интересно е, че не дават директно сравнения с autorouter-и. Това би било най-точния бенчмарк. Аз продължавам да си мисля, че дори и да се дефинира много прецизно функцията за награди/наказания, нещо като допълнителна вия -1 точка, допълнителен слой -100, SI нарушение -30, допълнителен см писта -2 точки, проблемът остава много сложен за да го реши неврона мрежа. Може би някаква комбинация от подходи, където невронната мрежа играе роля само за определена оптимизация.

Ами добър асистент в ръчен режим като време може би е по-бързо в сравнение с напълно автомтизирана система, а дли е ИИ или "стандартен" ауторутер няма особено значение. Това е доста сложна инженерна задача, доста по-сложна от това да си генерира сам схема. Подхода при рутенето е като че ли добре дефиниран, и като цялокритериите уж също са добре дефинирани, но от там започват различията. Има нещо друго гнило, резултата който е дал ..нещо не е наред с тренировката на тоя модел, не би трябвало да прави такива вълнички, това е много базово като изискване, чак се чудя тия хора дето работят по тоя проект дали имат представа от рутене на платки, дали има поне един експерт в екип им.

За мен вълничките са потвърждение на твърдението им, че използват Reinforcement Learning среда за обучение, а не тренират просто на labeled data, каквато няма от къде да имат. От там идва и неуместното сравнение с AlphaZero. Това е често срещана грешка, стартъпите приемат, че могат лесно да копират успеха на AlphaZero върху задачи, които на пръв поглед са близки, но в фундаментално са много по-различни и често по-сложни от тази на AlphaZero. Аз самият съм правил тази грешка като начинаещ и сега лесно я разпознавам.

Най-подходящото сравнение като технология може би е тази на OpenAI Five, ако приемем, че всяка пътечка е резултат от глобалното оптимизиране на отделни агенти. Обаче в случая с DOTA 2 това са 5 агента, а при платките са десетки хиляди. И тук практически нещата закуцват.

Успехите на AlphaChip са по-подходящи за сравнение, но те са изключително в placement-a, а не в routing-a, който като процес е по-сложен за ИИ, поради причините които описах по-горе.