KI-Integration in Lifecycle Management Synopsys übernimmt Concertio

Redakteur: Sebastian Gerstl

Zur Verbesserung seines Angebots fürDesign- und Verifikationslösungen hat Tool- und Lösungsanbieter Synopsys das auf KI-Software spezialisterte Unternehmen Concertio erworben.

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Screenshot der KI-basierten Optimierungsplattform Optimizer Studio von Concertio. Der Tool- und Lösungsanbieter Sysopsys hat das auf KI-Software spezielisierte Unternehmen für einen nicht näher genannten Betrag übernommen.
Screenshot der KI-basierten Optimierungsplattform Optimizer Studio von Concertio. Der Tool- und Lösungsanbieter Sysopsys hat das auf KI-Software spezielisierte Unternehmen für einen nicht näher genannten Betrag übernommen.
(Bild: Concertio)

Synopsys plant, seine Siliziem-Lifecycle-Management-Lösungen um Funktionen zur Echtzeit-Optimierung im Feld während des laufenden Betriebs zu erweitern. KI-Technologien spielen hierbei eine Schlüsselrolle. Vor diesem Hintergrund gab das Unternehmen heute daher die Übernahme von von Concertio Inc. bekannt, einem Anbieter von KI-gestützter Software zur Leistungsoptimierung.

Das Concertio-Portfolio soll in erster Linie dazu dienen, die Synopsys SiliconMAX Silicon Lifecycle Management (SLM) Plattform kontinuierlich weiterzuentwickeln. Die Höhe der Transaktionssumme ist nicht bekannt.

Ausfälle minimieren, Ursachen schneller identifizieren

Die Verknüpfung mit der Synopsys Fusion Design Platform ermöglicht es, parametrische Ausfälle aufgrund von Siliziumvariationen zu minimieren und deren Ursachen zu beseitigen. Diese Verbindungen stellen auch sicher, dass Lifecycle-Management-Lösungen nur minimale Auswirkungen auf Design-Flows und Zeitpläne haben.

Die Software von Concertio installiert einen autonomen Agenten auf dem Zielsystem, der die Interaktionen zwischen den laufenden Anwendungen und der zugrunde liegenden Systemumgebung kontinuierlich überwacht. Die KI-Fähigkeit des Agenten lernt dann allmählich durch Reinforcement-Learning-Techniken das Verhalten der Anwendungen kennen.

Anhand dieser Informationen kann die Optimierungs-Engine des Agenten das System dynamisch anpassen und neu konfigurieren, so dass ein sich selbst abstimmendes System entsteht, das stets für seine aktuelle Nutzung optimiert ist.

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