Circuit Mind raccoglie 18,5 milioni di dollari con un round Serie A e annuncia 25 milioni per la progettazione elettronica con l’IA

Circuit Mind ha annunciato un finanziamento di 25 milioni di dollari per ampliare la propria piattaforma di IA dedicata alla progettazione e alla verifica di circuiti elettronici. Il finanziamento comprende un round Serie A da 18,5 milioni di dollari e un round seed finora non annunciato, che portano a 33,4 milioni di dollari la raccolta totale della società londinese.

Il round Serie A è stato guidato da Norwest, con la partecipazione degli investitori già presenti Third Prime, Differential Ventures e Blackhorn Ventures, insieme al nuovo investitore Lightscape VC. Third Prime aveva guidato il round seed. Dave Zilberman, general partner di Norwest, entrerà nel consiglio di amministrazione di Circuit Mind.

Il finanziamento arriva insieme ad AVE, il nuovo motore di verifica agentica della società, che controlla i progetti confrontandoli con le schede tecniche dei componenti e le regole ingegneristiche dell’azienda. Insieme all’assistente di progettazione ACE già esistente, affronta due problemi correlati: realizzare un circuito funzionante e individuare gli errori prima che diventi una scheda fisica.

Automatizzare il lavoro che porta dai requisiti allo schema elettrico

La progettazione elettronica non si limita a disporre simboli sullo schermo. Gli ingegneri devono selezionare componenti compatibili, rispettare i vincoli elettrici, tenere conto della disponibilità delle forniture e documentare perché un progetto soddisfa i requisiti. Un’incongruenza apparentemente secondaria può costringere un team a ripercorrere le fasi di produzione e collaudo.

ACE di Circuit Mind, acronimo di Assistant to Circuit Engineers (assistente per gli ingegneri di circuiti), parte da uno schema a blocchi hardware. Secondo quanto annunciato, in pochi minuti genera uno schema elettrico, una distinta base e le relative analisi, consentendo agli ingegneri di confrontare opzioni ottimizzate in base a costo, dimensioni, consumo energetico o disponibilità dei componenti.

La documentazione del prodotto dell’azienda fornisce ulteriori dettagli utili: tra gli input possono esserci segnali, requisiti funzionali, vincoli meccanici ed esigenze di approvvigionamento. Gli output comprendono schemi elettrici possibili, analisi del fattore di forma e della disponibilità, nonché esportazioni per software ECAD e librerie di componenti. Gli ingegneri possono specificare i vincoli rilevanti ed esaminare diverse alternative.

ACE diventa così uno strumento per gestire i compromessi progettuali. Un componente meno costoso può aumentare il consumo energetico; un involucro più piccolo può complicare la gestione termica o l’approvvigionamento. Automatizzare la ricerca può offrire agli ingegneri più opzioni da valutare, lasciando però a loro la responsabilità delle ipotesi e dei criteri di accettazione.

Perché Circuit Mind combina l’IA con la fisica

La piattaforma combina IA agentica, un motore decisionale brevettato basato sulla fisica, modelli strutturati di componenti elettronici e il contesto ingegneristico specifico di ciascun cliente. Questo contesto include produttori approvati, componenti preferiti e regole di progettazione. Circuit Mind afferma che la piattaforma si integra con gli strumenti ECAD, le librerie, i sistemi di gestione del ciclo di vita dei prodotti e gli ambienti ingegneristici già utilizzati dai clienti.

Si tratta di una proposta ingegneristica diversa dal chiedere a un chatbot generalista di inventare un circuito. Un modello linguistico può aiutare a interpretare le informazioni, ma per selezionare componenti e connessioni occorre anche verificarli esplicitamente rispetto ai limiti elettrici e ai requisiti di progettazione. L’approccio di Circuit Mind consiste nel combinare l’automazione con una rappresentazione strutturata delle capacità di ciascun componente.

Nella sua precedente presentazione di ACE, l’azienda aveva descritto la generazione di diverse opzioni di schema elettrico e distinta base a partire da uno schema a blocchi, con un’ottimizzazione estesa allo stato del ciclo di vita, alla resilienza della catena di approvvigionamento e ai produttori preferiti. Il nuovo annuncio amplia questa proposta: dalla generazione di un progetto alla sua verifica secondo le prassi specifiche di un’impresa.

Questa evoluzione si affianca ad altri tentativi di applicare l’IA all’ingegneria, tra cui la progettazione di chip assistita dall’IA. Gli ambiti sono distinti: Circuit Mind si occupa di circuiti elettronici a livello di scheda, non della disposizione interna di un semiconduttore. Il successo in un ambito non dimostra prestazioni nell’altro.

AVE aggiunge un flusso di lavoro di verifica distinto

AVE impiega agenti di IA per confrontare i progetti con le schede tecniche dei componenti e le regole di progettazione di un’organizzazione. Circuit Mind afferma che l’obiettivo è far emergere problemi che le normali revisioni degli schemi elettrici potrebbero non rilevare, prima della produzione di un prototipo, riducendo la necessità di realizzare nuove versioni della scheda.

È utile tenere separate la generazione e la verifica. Un team deve esaminare il progetto proposto alla luce dei requisiti, anziché presumere che un generatore automatizzato abbia già risolto ogni problema. La verifica offre inoltre alle imprese un modo per applicare in maniera coerente il patrimonio di conoscenze aziendali nei diversi progetti.

È tuttavia importante considerare l’ambito di ogni verifica. Il fatto che uno schema elettrico superi una serie di controlli non significa automaticamente che il prodotto sia finito e qualificato. La disposizione fisica dei componenti, le interferenze elettromagnetiche, il comportamento termico, le tolleranze di produzione e le condizioni operative possono introdurre ulteriori vincoli. Le affermazioni di Circuit Mind sull’accuratezza dimostrabile vanno quindi interpretate in relazione ai modelli, alle ipotesi e ai controlli applicati.

Cosa dimostrano i risultati riportati

L’azienda afferma che i team di ingegneria di Emerson, Schneider Electric e aziende della Fortune 5 utilizzano la sua piattaforma. Nel comunicato cita tempi di progettazione passati da mesi a settimane, una riduzione del 25% dei costi della distinta base e un minor numero di rifacimenti in produzione. Si tratta di risultati riferiti dall’azienda, non di esiti ottenuti nell’ambito di un benchmark indipendente comune.

La sintesi pubblicata da Circuit Mind di una valutazione del Los Alamos National Laboratory fornisce ulteriori elementi di contesto. La progettazione di un microcontrollore di media complessità ha richiesto quattro ore e 13 minuti, a fronte di un tempo di riferimento manuale dichiarato di 60–80 ore. Il totale comprendeva 35 minuti di preparazione, otto minuti di risoluzione automatizzata e circa tre ore e mezza di lavoro manuale. La stessa sintesi descrive una progettazione FPGA più complessa, per la quale è rimasto da svolgere molto lavoro manuale perché, al momento della valutazione, alcuni componenti non erano supportati. Questi casi contrastanti mostrano perché non si dovrebbe generalizzare a tutte le schede un singolo dato sull’accelerazione dei tempi.

Nel comunicato, una dichiarazione di un dirigente di Schneider Electric descrive valutazioni preliminari che indicano una possibile riduzione di oltre il 90% del lavoro di esplorazione dell’architettura. È un’affermazione più circoscritta rispetto a sostenere che l’intero ciclo di sviluppo dell’hardware possa essere ridotto della stessa percentuale. L’esplorazione, la progettazione dettagliata, il layout della scheda, i test e la qualificazione sono fasi distinte.

Ampliamento della piattaforma e presenza negli Stati Uniti

Fondata da Tomide Adesanmi e Basilio Gentile, Circuit Mind intende utilizzare i finanziamenti per estendere la propria piattaforma a tutto il ciclo di vita della progettazione elettronica, ampliare i team di vendita, ingegneria e assistenza clienti e aprire una sede centrale negli Stati Uniti al servizio del Nord America.

La prova concreta sarà quanto bene il software saprà gestire le eccezioni che rendono difficili i progetti elettronici reali: schede tecniche incomplete, requisiti in evoluzione, componenti poco conosciuti e standard specifici delle singole organizzazioni. Generare candidati più rapidamente è un vantaggio. Il beneficio maggiore si ottiene quando gli ingegneri possono esaminare le prove alla base di una scelta automatizzata e portare alla fase successiva un progetto affidabile, con meno rilavorazioni.