印刷电路板（PCB）设计依赖于精密工程、严格的方法论和持续的权衡之间的微妙平衡。在最耗时且最复杂的步骤中，组件的放置仍然是一个重大挑战。尽管是系统化的操作，这一过程仍然在很大程度上依赖于人类直觉和手动迭代。DeepPCB正是在这一点上发挥作用，由InstaDeep开发：通过利用强化学习（RL），它自动化、优化并加速了这一过程，从而减少了直觉和手动调整的部分。
DeepPCB不仅优化了印刷电路板的布线，还优化了组件的放置，这是设计中一个关键阶段，先于布线，其对最终性能的影响往往被低估。电气约束、机械要求、工业可行性、信号完整性：组件的定位决定了设计的质量和制造的效率。然而，传统工具将这一复杂协调的任务留给了工程师。
尽管布线的自动化遵循明确的规则，并在过去几年由于AI的进步（如DeepPCB引入的那些）而得到了很大提升，组件的放置仍是PCB设计过程中的一个摩擦点。
人工智能在组件放置中的应用
DeepPCB的基于RL的组件放置模块不仅能够再现并超越人类的表现，还能在早期阶段整合复杂的设计约束。然而，工程师仍然是验证AI选择和根据项目的具体需求调整参数的关键。
只需几次点击，工具就能生成最佳的组件放置。它提供多个优势：
- 流程优化：DeepPCB承诺将放置时间从数小时缩短至几分钟，精度符合DRC验证标准；
- 约束下的优化：AI不仅快速放置，还寻找便于后续布线、减少过孔并最小化交叉走线的布局；
- 云原生的可访问性：依托Google Cloud，工具避免了与本地硬件资源相关的限制，使用信用点的逻辑反映了一定的预算灵活性。
概念验证：超越理论
DeepPCB提供的使用案例展示了显著的时间节省。一个30分钟的优化放置可以在不到一小时内完成布线，而快速放置则需要超过10小时的处理。在更复杂的设计中，结果更为显著：显著减少的过孔数量、计算时间，最终减少了CAD工具的能耗。
DeepPCB放置支持最多1000个组件和2200个引脚的电路板。提供免费试用，可在最多包含100个组件的电路板上进行2小时的放置，以发现其潜力。