硬核分享:论坛详解如何用ADS Python API玩转AI射频设计

电子工程专辑 2025-10-28 10:55
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Keysight Design Forum 作为 EDA 行业极具影响力的年度盛会,将于 11月18日 在 上海张江科学城希尔顿酒店 盛大举行。


这是一场汇聚顶尖专家与工程师的 EDA 技术盛会。AI创新、射频设计、高速互连、通信系统、功率优化,多物理场仿真……无论你关注哪个方向,都能在这里找到灵感与答案。

让我们在 KDF 2025,一起见证电子设计的未来!现场注册现已开放,诚邀您莅临参会!

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TIP

本次大会共设四大技术专题,本期聚焦射频与通信系统,欢迎抢先了解详细议程。



射频电路与通信系统

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本次技术分享将全面展示从射频系统级仿真的最新创新成果。首先,针对智能手机射频匹配流程繁琐、人工干预多的问题,我们的特邀嘉宾将介绍自动化仿真平台,实现从链路提取到匹配优化的“一键贯通”,效率提升达 200%,显著释放工程师生产力。同时,ADS 的电路与 3D EM 一体化能力,正助力异构集成模块实现“首次设计成功”。

在 6G 前沿方向,分享将深入解析 ISACRISNTN 等关键技术趋势,并首次揭示 Keysight 新一代 AI 驱动无线仿真平台——WirelessPro,为 AI RAN 部署与系统级验证提供强大支撑。AI 的创新应用不仅于此,借助 ADS Python API 与 AI/ML 技术,可实现 1500 倍加速的负载牵引仿真,并探索生成式 AI 打造的“二维码”滤波器等颠覆性设计思路。

详细议题如下:


01

打破瓶颈:基于 Keysight Nexus 的 SAW Filter 优化提速案例

Breaking the Bottleneck: Accelerating SAW Filter Optimization with Keysight Nexus

本议题展示Nexus 平台在射频滤波器设计方面的突出性能与效率提升。通过集成 AI 优化算法 与 高性能计算(HPC)并行能力,Nexus 在 SAW 滤波器优化中实现高达 30 倍收敛加速 与 16 倍计算提速,显著缩短设计周期。

本议题将结合实际案例,展示 Nexus 如何通过多规格并行优化与跨平台协同,实现 SAW 滤波器的“首次设计成功”,以更快、更优、更智能的方式加速 RF 设计创新,迎接 6G 挑战。

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02

射频匹配仿真:自动化的趋势与策略

RF Matching Simulation: Trends and Strategies in Simulation Automation

智能手机的射频匹配仿真流程繁琐,耗时费力。我们历时两年打造的全自动化流程,一键贯穿了从链路提取、参数更新、EM配置到匹配优化的所有环节,实现了真正的“无人干预”。其结果是仿真效率提升200%,并将工程师从重复工作中解放,专注于更有价值的设计创新,显著降低了机会成本。



03

6G 系统仿真远景展望:AI,ISAC, RIS更多

Future Outlook of 6G System Simulation:AI, ISAC, RIS and more...

6G 标准化有哪些新技术和挑战?核心驱动力是什么?本讲座将介绍6G关键趋势,展示SystemVue在6G关键技术如ISAC、RIS、NTN等系统级仿真建模案例。随着6G标准加速推进,AI正成为空口设计的核心驱动力。我们重点涵盖Keysight首次发布的新一代AI驱动无线仿真平台WirelessPro,助力AI RAN部署与系统级验证。欢迎加入,共同探索仿真如何加速下一代通信系统创新。

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04

为 AI/ML 赋能射频设计——基于 ADS Python API 的案例分享

AI/ML-Enabled RF Design: Case Study with ADS Python API

本次分享聚焦Keysight ADS Python API如何赋能AI/ML,以应对复杂射频设计挑战。

核心案例将展示:

生成式AI:将负载牵引仿真需求锐减1500倍。

逆向设计:用AI创造出超越传统的“二维码”滤波器。

这些实践,结合ADS内置的AI建模与ML优化器,证明了自动化与AI正赋予工程师前所未有的创新力与效率。

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05

突破射频设计瓶颈:3D异构集成与多域仿真助力高效硬件创新

Enabling Next Generation Heterogeneous Integrated Design with ADS

射频与微波设计行业的趋势由消费者需求驱动,这些需求包括更多功能、更小尺寸以及更高频段的应用(带有宽带调制的射频信号)。这些需求会直接导致更密集的集成复杂模块,模块中会包含RFIC、MMIC、无源元件、封装和天线,且模块的工作频率越来越高。ADS中电路与3D电磁仿真的集成有助于实现首次设计成功,是下一代异构集成模块设计的理想平台。



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