Solutions de conception alimentées par l’IA pour le MEP

L’an dernier, nous avons réalisé des progrès significatifs dans l’intégration de l’IA à nos processus et flux de conception. Bien qu’il reste encore beaucoup à faire, une base solide a été établie.

Automatisation du routage des réseaux techniques

Nous nous sommes concentrés sur le développement d’un outil avancé permettant d’automatiser partiellement le routage des réseaux techniques (CVC, MEP).

• Les concepteurs définissent les points de départ et d’arrivée du trajet.

• Le système calcule automatiquement le chemin optimal en tenant compte des obstacles.

• Propose des options pour l’itinéraire le plus court ou un trajet suivant les murs.

• Prend en charge l’ajout de points intermédiaires et permet des ajustements manuels.

• Recherche approfondie sur les algorithmes classiques de routage.

• Mise en œuvre pilote exploitant des techniques d’Apprentissage par Renforcement*.

• Modélisation des réseaux 2,5 fois plus rapide par rapport aux méthodes manuelles.

• Qualité améliorée grâce à la réduction des intersections et des conflits dans les conceptions.

Qu’est-ce que la technique d’apprentissage par renforcement ?

L’apprentissage par renforcement est une méthode utilisée pour entraîner un logiciel à prendre des décisions qui conduisent aux résultats les plus optimaux. Il reproduit l’approche d’essais et d’erreurs utilisée par les humains pour atteindre leurs objectifs. Les actions qui vont dans le sens de l’objectif souhaité sont récompensées et renforcées, tandis que celles qui s’en éloignent sont pénalisées ou ignorées.