दशकों से, चिप डिज़ाइन में प्रगति को स्वचालन द्वारा परिभाषित किया गया है।

तेज सिमुलेशन, बेहतर संश्लेषण और अधिक स्केलेबल सत्यापन जैसे व्यक्तिगत कार्यों में तेजी लाकर बढ़ती जटिलता को संभालने के लिए इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन ऑटोमेशन (EDए) उपकरण विकसित हुए। अंतर्निहित धारणा स्पष्ट थी. यदि डिज़ाइन प्रवाह में प्रत्येक चरण को अनुकूलित किया जा सकता है, तो समग्र उत्पादकता का पालन होगा।

उस धारणा को अब चुनौती दी जा रही है।

जैसे-जैसे सेमीकंडक्टर और पीसीबी सिस्टम तेजी से अधिक जटिल होते जा रहे हैं, बाधा अब केवल व्यक्तिगत उपकरणों के भीतर नहीं है। यह डिज़ाइन जीवनचक्र में आवश्यक समन्वय, व्याख्या और पुनरावृत्ति में उनके बीच स्थित है। जो बदलाव चल रहा है वह सूक्ष्म लेकिन गहरा है। यह स्वचालन से सहयोग की ओर एक कदम है।

और तेजी से, उस सहयोग में AI भी शामिल है।

चरण-वार स्वचालन की सीमाएं

पारंपरिक EDए स्वचालन परिभाषित सीमाओं के भीतर संचालित होता है। उपकरण अनुक्रम में कॉन्फ़िगर, निष्पादित और मान्य किए जाते हैं। प्रत्येक चरण ऐसे आउटपुट तैयार करता है जो अगले चरण में फीड होते हैं, जिसमें इंजीनियर स्क्रिप्ट, कॉन्फ़िगरेशन और मैन्युअल निरीक्षण के माध्यम से प्रवाह को व्यवस्थित करते हैं।

यह मॉडल तब अच्छा काम करता था जब वर्कफ़्लो अपेक्षाकृत स्थिर था और टूलचेन अधिक समाहित थे। लेकिन आधुनिक चिप डिज़ाइन अब उस प्रतिमान में फिट नहीं बैठता।

आज के सेमीकंडक्टर सिस्टम में अरबों ट्रांजिस्टर, विषम आर्किटेक्चर और कसकर जुड़े हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर इंटरैक्शन शामिल हैं। पीसीबी डिज़ाइन सिग्नल अखंडता, थर्मल बाधाओं और विनिर्माण विचारों को एकीकृत करके जटिलता की एक और परत जोड़ता है। परिणाम एक अत्यधिक खंडित, बहु-डोमेन वर्कफ़्लो है जहाँ निर्भरताएँ स्थिर हैं और पुनरावृत्ति निरंतर है।

ऐसे माहौल में, अलग-अलग टूल को अनुकूलित करने से कम रिटर्न मिलता है। इंजीनियर मुख्य डिज़ाइन कार्यों को निष्पादित करने की तुलना में बदलावों को प्रबंधित करने, टूल में इरादे का अनुवाद करने, विसंगतियों को दूर करने और टीमों में समन्वय करने में अधिक समय व्यतीत करते हैं।

यह वह जगह है जहां स्वचालन अपनी सीमा तक पहुंचता है।

स्थानीय ऑप्टिमस की खोज एंड-टू-एंड ऑप्टिमस की खोज की ओर बढ़ रही है। EDए विकास का अगला चरण उपकरण को तेज़ बनाने के बारे में नहीं है। यह वर्कफ़्लो को अधिक स्मार्ट बनाने के बारे में है। 

एजेंट AI ऑर्केस्ट्रेशन नामक एक नया प्रतिमान प्रस्तुत करता है।

पारंपरिक स्वचालन के विपरीत, जो पूर्वनिर्धारित कार्यों को निष्पादित करने पर केंद्रित है, एजेंटिक सिस्टम पूरे डिज़ाइन जीवनचक्र में काम करते हैं। वे उच्च-स्तरीय इरादे की व्याख्या कर सकते हैं, बहु-चरणीय वर्कफ़्लो की योजना बना सकते हैं, सही उपकरण लागू कर सकते हैं, और परिस्थितियों में बदलाव के अनुसार गतिशील रूप से अनुकूलन कर सकते हैं।

व्यवहार में, इसका मतलब अलग-अलग बिंदु समाधानों से एक एकीकृत खुफिया परत की ओर बढ़ना है जो फ्रंट-एंड डिज़ाइन, सत्यापन, भौतिक कार्यान्वयन, पीसीबी लेआउट और विनिर्माण साइन-ऑफ तक फैला हुआ है।

उदाहरण के लिए, डिज़ाइन परिवर्तन को मान्य करने के लिए कई टूल को मैन्युअल रूप से कॉन्फ़िगर करने के बजाय, एक AI एजेंट यह कर सकता है:

महत्वपूर्ण बात यह है कि यह आयोजन तदर्थ नहीं है। यह संरचित, डोमेन-विशिष्ट ढांचे पर आधारित है जो आउटपुट को उत्पादन मानकों को पूरा करने के लिए विशेष पार्सर, मान्य वर्कफ़्लो और एम्बेडेड रेलिंग का उपयोग करता है।

परिणाम न केवल तेज़ निष्पादन है, बल्कि एक अधिक सामंजस्यपूर्ण और सहयोगात्मक डिज़ाइन प्रक्रिया है।

यह बदलाव आधुनिक EDए की गहरी वास्तविकता को भी दर्शाता है। यह स्वाभाविक रूप से बहु-विक्रेता और पारिस्थितिकी तंत्र-संचालित है।

कोई भी एकल उपकरण या प्लेटफ़ॉर्म संपूर्ण सेमीकंडक्टर और पीसीबी डिज़ाइन जीवनचक्र को कवर नहीं कर सकता है। इंजीनियर नियमित रूप से विभिन्न टूलचेन में काम करते हैं, जिनमें से प्रत्येक विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित होता है। जबकि यह विविधता विशेषज्ञता को सक्षम बनाती है, यह विखंडन भी लाती है।

एजेंट AI सभी उपकरणों में एक एकीकृत परत के रूप में कार्य करके इस चुनौती का समाधान करता है।

केंद्रीकृत डेटा आर्किटेक्चर के माध्यम से, जिसे अक्सर मल्टीमॉडल डेटा झीलों के आसपास बनाया जाता है, और डोमेन-विशिष्ट ज्ञान पर प्रशिक्षित पुनर्प्राप्ति-संवर्धित ढांचे के माध्यम से, AI सिस्टम वर्कफ़्लोज़ में डिज़ाइन संदर्भ की लगातार समझ बनाए रख सकते हैं। यह संदर्भ के नुकसान को रोकता है जो अक्सर टूल के बीच चलते समय होता है और त्रुटियों या अक्षमताओं के जोखिम को कम करता है।

स्केलेबिलिटी भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे वर्कफ़्लो का विस्तार होता है, पारंपरिक दृष्टिकोण उस चीज़ के साथ संघर्ष करते हैं जिसे संदर्भ संतृप्ति के रूप में वर्णित किया जा सकता है, जहां डेटा और इंटरैक्शन की मात्रा उपकरण और इंजीनियरों दोनों पर हावी हो जाती है। वर्कफ़्लो को पुन: प्रयोज्य एजेंट कौशल में मॉड्यूलराइज़ करके और उन्हें गतिशील रूप से व्यवस्थित करके, एजेंटिक सिस्टम बड़े पैमाने पर नियतात्मक निष्पादन को सक्षम करते हैं।

इस मॉडल में, सहयोग अब केवल इंजीनियरों के बीच नहीं है। यह इंजीनियरों और डिज़ाइन पारिस्थितिकी तंत्र में काम करने वाले बुद्धिमान एजेंटों के नेटवर्क के बीच है।

इन प्रगतियों के बावजूद, इंजीनियर की भूमिका केंद्रीय बनी हुई है।

चिप डिज़ाइन पूरी तरह से नियतात्मक प्रक्रिया नहीं है। इसमें बिजली, प्रदर्शन और क्षेत्र में जटिल व्यापार-बंद शामिल होते हैं, जो अक्सर अनिश्चितता की स्थिति में होते हैं। डिज़ाइन के इरादे, जोखिम सहनशीलता और साइन-ऑफ़ से संबंधित निर्णयों के लिए मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है।

एजेंटिक AI इस विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित नहीं करता है। यह इसे बढ़ाता है.

निष्पादन, समन्वय और विश्लेषण को संभालकर, AI इंजीनियरों को वास्तुकला को परिभाषित करने, ट्रेड-ऑफ का मूल्यांकन करने और डिजाइन अखंडता सुनिश्चित करने जैसे उच्च-मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। ह्यूमन-इन-द-लूप चौकियां यह सुनिश्चित करती हैं कि महत्वपूर्ण निर्णय जवाबदेही और विश्वास को बनाए रखते हुए इंजीनियरिंग नियंत्रण में रहें।

समय के साथ, यह गतिशीलता और भी विकसित होने की संभावना है। जैसे-जैसे AI एजेंट अधिक सक्षम हो जाते हैं, इंजीनियर तेजी से व्यक्तिगत कार्यों को निष्पादित करने के बजाय जटिल, बहु-एजेंट सिस्टम के पर्यवेक्षकों के रूप में कार्य करेंगे, रणनीति का मार्गदर्शन करेंगे। संक्षेप में, प्रत्येक इंजीनियर अब कई एजेंटों का प्रबंधक है और सामूहिक परिणाम के लिए जिम्मेदार है। 

चिप डिज़ाइन में भारत का रणनीतिक क्षण

यह परिवर्तन भारत के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है।

दुनिया की चिप डिजाइन प्रतिभा में महत्वपूर्ण हिस्सेदारी के साथ भारत पहले से ही वैश्विक सेमीकंडक्टर पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। डिज़ाइन प्रतिभा न केवल संख्या में बढ़ी है बल्कि विशेषज्ञता शक्ति के रूप में विकसित हुई है। वैश्विक कंपनियां डिजाइन परिभाषा, निर्माण सत्यापन, कार्यान्वयन, सत्यापन, विनिर्माण तैयारी से लेकर सिस्टम एकीकरण तक हर चीज के लिए भारतीय इंजीनियरिंग टीमों पर भरोसा करती हैं। 

उसी समय, सरकार का भारत सेमीकंडक्टर मिशन डिजाइन, विनिर्माण और पैकेजिंग को फैलाते हुए एक अधिक संपूर्ण सेमीकंडक्टर मूल्य श्रृंखला बनाने के प्रयासों में तेजी ला रहा है। वैश्विक क्षमता केंद्रों के तेजी से विस्तार के साथ, यह भारत को एक प्रतिभा केंद्र और एक रणनीतिक नवाचार केंद्र दोनों के रूप में स्थापित करता है।

हालाँकि, जैसे-जैसे ज़िम्मेदारियाँ डिज़ाइन समर्थन से शुरू से अंत तक स्वामित्व तक बढ़ती हैं, वर्कफ़्लो की जटिलता काफी बढ़ जाएगी। केवल पारंपरिक स्वचालन के माध्यम से इस जटिलता का प्रबंधन करना टिकाऊ नहीं होगा।

एजेंटिक ऑर्केस्ट्रेशन आगे बढ़ने का मार्ग प्रदान करता है।

टूल, टीमों और डोमेन में निर्बाध सहयोग को सक्षम करके, AI भारतीय इंजीनियरिंग संगठनों को आनुपातिक रूप से ओवरहेड में वृद्धि किए बिना अपनी क्षमताओं को बढ़ाने में मदद कर सकता है। यह विशेषज्ञता तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण भी करता है, जिससे कम अनुभवी इंजीनियरों को AI-संचालित मार्गदर्शन का लाभ उठाकर जटिल वर्कफ़्लो के भीतर प्रभावी ढंग से काम करने की अनुमति मिलती है। 

इसके अतिरिक्त, भारत सेमीकंडक्टर डिज़ाइन Startup में तेजी से विस्तार देख रहा है। निर्माण के द्वारा Startup को अधिक फुर्तीला, अधिक कुशल और तेजी से सफलता प्राप्त करने की आवश्यकता है।

गति और सटीकता से परिभाषित वैश्विक उद्योग में, यह एक निर्णायक लाभ हो सकता है। 

स्वचालन से सहयोग तक का विकास चिप डिज़ाइन में एक महत्वपूर्ण मोड़ है।

जैसे-जैसे एजेंटिक AI सिस्टम परिपक्व होंगे, वे प्रतिक्रियाशील कार्य निष्पादन से आगे बढ़कर सक्रिय डिजाइन सहायता, मुद्दों का अनुमान लगाना, वर्कफ़्लो को अनुकूलित करना और वास्तविक समय में डोमेन में समन्वय करना शुरू कर देंगे। मल्टी-एजेंट सिस्टम अंततः डिज़ाइन जीवनचक्र के पूरे चरणों का प्रबंधन कर सकते हैं, एक ऐसे पैमाने और गति पर काम कर रहे हैं जो अकेले मानव टीमों के लिए असंभव होगा।

लेकिन मूल सिद्धांत वही रहेगा. सहयोग.

न केवल इंजीनियरों के बीच, बल्कि इंसानों और बुद्धिमान प्रणालियों के बीच मिलकर तेजी से जटिल समस्याओं को हल करने के लिए काम कर रहे हैं।

सेमीकंडक्टर और पीसीबी उद्योग के लिए, यह एक तकनीकी बदलाव से कहीं अधिक है। यह इस बात की पुनर्परिभाषा है कि डिज़ाइन कैसे होता है।

और भारत के लिए, यह न केवल प्रतिभा में, बल्कि बुद्धिमान, सहयोगी इंजीनियरिंग के भविष्य को आकार देने में नेतृत्व करने का अवसर है।

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