Yeni AWS AI Donanım Şirketi, AI’ı Fizikte Düşünmeye Öğretiyor

Yapay zekadaki patlamayla birlikte, yatırımcıların bilgisayar donanımına dair tüm ilgisi ultra gelişmiş çipler, GPU’lar ve bellek üzerine odaklandı.

Ancak, bu bileşenleri makinelerde ve tüketici ürünlerinde, çamaşır makinelerinden arabalara, endüstriyel robotlara kadar bağlamak için baskılı devre kartlarına (PCB’ler) ihtiyaç vardır. Bunlar, elektronik bileşenleri fiziksel olarak destekleyen ve elektriksel olarak bağlayan düz kartlardır.

PCB üretimi basit bir iş değildir, ancak iyi anlaşılmış ve ölçeklendirilmiş olgun bir tedarik zincirine sahiptir; üretim giderek tamamen otomatikleşmektedir. Ancak, yeni PCB’lerin tasarımı hiç de basit değildir ve aslında elektronik geliştirmedeki son manuel adımlardan biridir.

Bir uzman planı elle çizer ve yüzlerce ya da binlerce bileşeni yerleştirir, bunları birden fazla katmanda bağlayan bakır izleri yönlendirir. Orta derecede karmaşıklığa sahip bir kart için yerleşim dört ila sekiz hafta sürer. Otomotiv elektroniği ya da bilgisayarlar gibi karmaşık sistemler üç ay ya da daha uzun sürebilir.

Bu, Quilter AI adlı yeni bir girişimin bu süreci otomatikleştirmek için AI kullanmasıyla çok hızlı değişebilir. Haftalarca ya da aylarca süren bir süreci sadece birkaç güne indirebilir ve PCB tasarımcıları için çok sayıda çalışma saatini tasarruf ettirebilir.

PCB Tasarımı Neden Bu Kadar Zor?

PCB’ler, iyi bir tasarım için birden fazla kısıt arasında denge kurulmasını gerektiren son derece karmaşık üç boyutlu fiziksel sistemlerdir:

• Uzay/mekanik sınırlamalar: bileşenlerin sadece bir araya yerleştirilmesi değil, aynı zamanda çok dar bir alana sığması gerekir.
• Elektrik gürültüsü: akım geçişi potansiyel güç sızıntısı, istenmeyen sinyal transferi ve elektromanyetik girişim (EMI) oluşturur; istenmeyen elektriksel etkilerin öngörülmesi gerekir.
• Termal yönetim: yüksek güçlü bileşenler çok fazla sıcak nokta oluşturulmamalıdır; bu ısıyı uzaklaştırmak için bakır bir soğutucu eklenmeli ve fanlardan gelen hava akışları engellenmemelidir.
• Üretim sınırlamaları: üretim kimyasalları ve araçların nasıl çalıştığına ilişkin kısıtlamalar, tasarımın bakır izlerin keskin açılarda buluşması ya da çok ince lehim maskeleri gibi durumları önlemesini, uygulanabilir delik çaplarını dikkate almasını gerektirir.

Bu sorunların birçoğunu çözmek diğer bir sorunu daha kötüleştirebilir; bu da PCB tasarımının tüm teknik hedefleri karşılamak ve aynı zamanda belirli bir PCB’nin maliyet, güç tüketimi, performans ve boyut gereksinimlerine uymak için bir denge oyunu olduğu anlamına gelir.

Sonuç olarak, şimdiye kadar PCB tasarımları için çoğu otomatik asistan aracı faydalı olsa da, olası sorunları tespit etmek için yoğun bir insan dokunuşuna ihtiyaç duyuyordu. Ayrıca, hassas devreler özel, standart dışı yerleşimler gerektirir.

Quilter AI Genel Bakış

Quilter Tarihi

Quilter, SpaceX’ (SPCX ) te Sr. Radiation Effects Engineer olarak beş yıl çalıştıktan ve Falcon 9 ile Falcon Heavy için elektronik geliştirdikten, ayrıca Kaliforniya’da araştırmacı olarak görev yaptıktan sonra Sergiy Nesterenko tarafından kuruldu.

“Berkeley’de matematik, fizik ve kimyada üç ana dalda çift anadal yaptım, çünkü uzmanlaşmak istemedim, temelleri hâkim olmak istedim. Bu, diğer her şeyi öğrenmeyi kolaylaştırıyor.”

Şirket ekibi SpaceX, Apple (AAPL ), NASA, Johns Hopkins APL ve MIT’ten mühendislerden oluşmaktadır. Ayrıca PCB otomasyon şirketleri Cadence ve Synopsys’tan Elektronik Tasarım Otomasyonu (EDA) geliştiricileri işe almıştır.
Şirket, 2023’te Seri A turunda 10 milyon dolar ve 2025’te, yazılımının açık beta lansmanından bir yıl sonra, ek 25 milyon dolar topladı.
Şirket, Ağustos 2025’te Ücretsiz Katmanını başlattı; bu katmanda çözümün maliyeti kullanım başına olup, sektörde hâkim olan genellikle pahalı yazılım abonelik modelinden ayrılıyor.

“Bir kartı Quilter’a yüklediğinizde, yükleme anındaki yönlendirilmemiş pin sayısı tasarım pin sayınız olur. Quilter’ın derlemesi için ihtiyaç duyduğu şey için ödeme yaparsınız, başka bir şey için değil. Kartın bir kısmını (RF ağları, fan-out’lar, yüksek voltaj bölümleri) yüklemeden önce önceden yönlendirirseniz, bu yönlendirilmiş pinler sayılmaz. Quilter, mevcut çalışmanızın etrafında yönlendirir ve yalnızca işlemeye ihtiyaç duyduğu pinler için ücret alır.”

Quilter ayrıca hiçbir tescilli format ve kilitleme sunmaz; bu, PCB tasarımcılarının işe alımını ve mevcut iş akışları ile üretim araçlarına entegrasyonunu kolaylaştırır.

Fiziği AI’ye Getirmek

Genel olarak, AI şu ana kadar metin ve görüntü üretimi, bilgisayar kodu dahil olmak üzere, ağırlıklı olarak kullanılmıştır. Ancak gerçek dünya fiziğiyle sık sık zorlanır; bu yüzden yeni bir AI geliştirme odak noktası, özellikle robotik uygulamalar için fiziksel AI olmuştur (tam raporumuz için bağlantıyı takip edin).
Quilter, takviye öğrenimi, makine öğrenimi ve sinir ağlarını birleştiren bir yaklaşım benimseyerek AI’larının gerçek fiziğin PCB tasarımında nasıl kısıtlamalar yarattığını daha iyi anlamasını sağladı.

Sonuç olarak, Quilter’ın AI’ı mevcut kartları taklit ederek tasarlanmamış, “neden”ini anlamadan ve insanlardan öğrenmeden yapılmıştır. Bu yaklaşım, çoğu LLM’nin temel çalışma şekline benzer ve birden fazla kısıtlamanın devrede olduğu durumlarda ciddi bir soruna yol açabilir.

“Quilter, gerçek dünya fiziği ve üretim kısıtlamaları üzerine eğitilmiş AI kullanarak tam yerleşimler üretir, insan örnekleri değil. Bu, mühendislerin insan sezgisiyle kapalı tasarım alanlarını keşfetmesini sağlar ve fizik-öncelikli hesaplama olmadan keşfedilemeyecek çözümleri ortaya çıkarır.”

Bunun yerine, AI, elektrik akımının, elektromanyetizmanın ve bileşenlerin kullandığı fiziksel alanın fiziğini anlamalı ve PCB’yi buna göre tasarlamalıdır.
Quilter AI’nın her alt bileşen ajanı, bileşenleri yerleştirir, izleri yönlendirir, fiziği değerlendirir ve hangi seçimlerin daha iyi sonuçlar verdiğini öğrenir. Milyonlarca yineleme, yerleşim ve yönlendirme stratejilerini iyileştirir, kısıtlamaları insan önyargısı olmadan dengeler ve alışılmadık yönlendirme yöntemleri ve yerleşim stratejileri üretir.

“İnsanları eşleştirmeye çalışmıyoruz. Onların kısıtlamalarını tamamen ortadan kaldırarak onları aşmayı hedefliyoruz.”

Bu, aynı anda onlarca yerleşimin üretildiği, her birinin üretilebilirlik ve kısıtlama kapsamı açısından sıralandığı anlamına gelir. Tasarım ekipleri bu araçla gecikme veya taviz vermeden 100 kat daha fazla tasarım varyantını keşfedebilir. Kullanıcılar ayrıca birden fazla varyasyonu paralel olarak yükleyerek bir kartın ne kadar küçük veya yoğun olabileceğini hızlıca test edebilir.

“Quilter, ilk otonom PCB tasarım motorunu yaratıyor. Bu bir otorouter, bir yardımcı pilot ya da bir LLM değil. Doğal yasadan kendisi öğrenen, insan kestirme yollarından değil, fizik-öncelikli bir AI sistemidir.”

İnsan Kararını Güçlendirmek

Quilter AI, basit kart tasarımlarını sadece 15 dakikada tamamlayabilir. Ancak binlerce pini olan daha karmaşık tasarımlar için sistem gece boyunca çalışır.
Her gönderim için, Quilter paralel olarak farklı yığınlarda birden fazla yerleşim ve yönlendirme adayı keşfeder ve mühendislere değerlendirebilecekleri bir dizi seçenek sunar. Sonuçları yerel ECAD araçlarına indirip, gözden geçirip, iyileştirip, gerekirse yeniden gönderebilirler.
Quilter, ticari platformunu “app.quilter.ai” üzerinden, AWS’nin US West bölgesinde çalıştırıyor ve US East’e ve sonunda Avrupa’ya genişleme planları var. Bu, şirketin Amazon bulut bilişim kapasitesine dayanarak operasyonunu güçlü ve basit bir şekilde ölçeklendirmesini sağlar. Ayrıca, hassas verilerin şirket altyapısından dışarı çıkmaması için kendi barındırılan bir AWS ortamı çalıştırmak da mümkündür.
Quilter’ın müşterileri veya mevcut kart verileri üzerinde eğitim yapmaması, uzay veya savunma gibi fikri mülkiyet korumasının son derece önemli olduğu bir sektörde ekstra bir avantajdır.
İş akışı, mühendisleri manuel iz çizenlerden, paralel olarak birden fazla kart varyantı çalıştırabilen düzenleyicilere dönüştürür; bu da üç aylık tasarım döngüsünü haftalık bir deney ve öğrenme döngüsüne çevirir.

“Quilter ile bir dünya, kartların yazılım derlemeleri kadar bol ve yinelemeli olduğu, yeni bir paradigma olan Donanım-Zengin Gelişim™’i (Hardware-Rich Development™) desteklediği bir dünyadır. Quilter, üst düzey PCB tasarımcılarına haftaları günlere dönüştürme süper gücünü verir. Bu tam bir paradigma değişimidir. Daha hızlı yinelediğinizde, rakiplerinizden daha yenilikçi olabilirsiniz.”

Bu süreç, PCB’lerle ilgilenen tüm profesyonellere daha hızlı sonuçlar, yeni tasarımlar ve mevcut CAD araçlarıyla kolay entegrasyon gibi avantajlar sunar.

Son zamanlarda, Quilter en iddialı projesi olan Project Speedrun‘ı gerçekleştirdi; 843 bileşenli bir Linux bilgisayar (iki kart, 5.141 pin, yüksek hızlı DDR4, eMMC, PCIe, CSI/DSI, GigE) tasarladı. Normalde bu sonuç 400–450 saatlik manuel yerleşim gerektirirdi. Quilter, bunu insan emeğiyle 38,5 saate düşürdü, geri kalan kısmı ise otonom olarak tamamladı.

“Quilter, tekrarlayan tasarım işini üstlenirken mühendis kontrolü elinde tuttu. Otomasyon, yerleşim, yönlendirme ve fizik kontrollerini yönetti ve mühendisin firmware hazırlığı, dokümantasyon ve kısıtlama iyileştirmesine odaklanmasını sağladı.”

Fiziksel AI’ye Yatırım

NVIDIA

Video oyunları ve diğer grafik işleme görevleri için GPU donanımı üreticisi olarak başlayan NVIDIA (NVDA ) zamanla devasa bir AI donanım şirketine dönüşmüş ve hissesine dünyanın en büyük piyasa değerini kazandırmıştır.

NVIDIA, AI potansiyelini çok erken fark etti; o zamana kadar, uzman araştırmacılar bile sinir ağlarıyla ilgilenmiyordu. Bu, o dönemde kanıtlanmamış, henüz varlığı belirsiz bir sektöre riskli bir adım atmak anlamına geliyordu; Jensen Huang şöyle demişti:

“Sıfır milyar dolarlık pazarlara yatırım yapıyoruz.”

2016 ve 2017 yıllarında NVIDIA, sırasıyla Pascal ve Volta mimarilerini piyasaya sürdü; bunlar ilk GPU tabanlı AI hızlandırıcılarıydı. Volta, Tensor Çekirdeklerini tanıttı ve bu çekirdekler 2024 yılına kadar derin öğrenme görevlerini 12 kata kadar hızlandırdı.
Yatırımcılar, NVIDIA’nın yüksek değerleme çarpanlarını haklı çıkarmak için yeni pazarlar bulamayacağından bir süredir endişeli. CES 2026 (Consumer Electronics Show) etkinliğinde NVIDIA, fiziksel AI’ye yeni bir odaklandığını duyurdu.
Bunu gerçekleştirmek için NVIDIA, Cosmos adlı platformu yayınladı; bu platform, otonom araçlar (AV’ler), robotlar ve video analiz AI ajanları için fiziksel AI geliştirmesini hızlandırır; Isaac GR00T N1.6, özellikle insansı robotlar için geliştirilmiş bir görsel-dil-aksiyon modeli; ve OSMO, fiziksel AI için özel olarak tasarlanmış bir “orkestratör” yazılımı.
AI’nın robotlar, sürücüsüz arabalar ve diğer otonom sistemlerde fiziksel olarak uygulanması, NVIDIA’ya donanımını satacağı birçok yeni pazar sağlayacak. Ayrıca AI, fiziksel donanım tasarımında da bir etkinleştirici olacak gibi görünüyor; bu da AI hesaplama kapasitesine artan talebin potansiyelini daha da artırıyor.

En Son NVIDIA (NVDA) Hisse Senedi Haberleri ve Gelişmeler

Türkçe olarak