Yapay Zeka 843 Bileşenli Bir Bilgisayar Tasarladı

Bir yapay zeka, bir şemayı çalışan bir Linux tek kartlı bilgisayara dönüştürdü

10 Aralık 2025 tarihinde Quilter AI, Project Speedrun'ın ayrıntılı bir hesabını yayınladı: Şirketin, fizik tabanlı yapay zekasının tasarım üretilmeden önce yerleşimini yaptığını ve doğruladığını belirttiği; iki baskı devre kartına bölünmüş, 843 ayrık bileşen ve 5.141 pin içeren NXP 8M Mini tabanlı bir Linux bilgisayar. Quilter; ham yapay zeka çıktısını, temizlenmiş üretim dosyalarını ve monte edilen donanım üzerinde Debian'ın ilk güç açılışında başlatılmasıyla sonuçlanan doğrulama adımlarının adım adım dökümünü paylaştı. Şirket ayrıca tasarım dosyalarını mühendislerin indirip incelemesi için erişime açtı.

Quilter’ın sistemi otomat yönlendiricilerden ve LLM yardımcı pilotlarından nasıl ayrılıyor?

Quilter, motorunu fizik öncelikli üretken bir sistem olarak konumlandırıyor: İnsan yerleşimlerini taklit etmek veya olası yerleşimleri tahmin eden büyük bir dil modeli gibi çalışmak yerine platform, paralel olarak birçok aday yerleşimi ve rotayı keşfetmek için reinforcement learning ve yerleşik fizik kontrollerini kullanıyor. Quilter, amacın sinyal bütünlüğü, empedans hedefleri, DDR uzunluk eşleme ve üretim kısıtlamalarını geleneksel bir CAD iş akışında sonradan düzeltmek yerine, doğrudan üretim aşamasına dahil etmek olduğunu belirtiyor. Bu yaklaşım, ekiplerin hızla birden fazla üretime hazır aday üretmesine ve ardından yerel CAD araçlarında en iyi seçeneği seçmesine veya cilalamasına olanak tanımayı amaçlıyor.

Haftalarca süren manuel çalışmadan bir haftaya ve ilk açılışa

Quilter, Project Speedrun'ın şemadan çalışan bir Linux sistemine bir haftadan kısa bir sürede geçtiğini, insanların kurulum ve temizleme için yaklaşık 38,5 saat harcadığını, yerleşim ve rotalamanın geri kalanının ise yapay zeka tarafından oluşturulduğunu bildiriyor. Quilter bunu, benzer karmaşıklıktaki geleneksel bir manuel yerleşim için öngörülen 428 saat ile karşılaştırdı. Üretim ve montajdan sonra, çift PCB'li kart ilk denemede güç alıp Debian'ı başlattı; ardından doğrulama sırasında video oynatma, basit bir oyun demosu ve üretkenlik uygulamaları gibi sıradan iş yüklerini çalıştırdı. Bu iddialar sektörel haberlerde yaygın olarak yer buldu ve Quilter'ın proje materyallerinde belgelendi.

İlk açılış başarısı aslında neyi kanıtlıyor?

İlk denemede sistemi başlatmak, donanım geliştirmede kullanışlı ve somut bir dönüm noktasıdır çünkü besleme rotalamasının, güç yollarının ve temel cihaz başlatma işlemlerinin mevcut ve doğru olduğunu gösterir. Ancak tek başına açılış başarısı; uzun süreli güvenilirliğin, sürekli yük altındaki termal davranışın veya genellikle uzun süreli testlerde ya da yüksek hızlı arayüzlerde ortaya çıkan sınır durum sinyal problemlerinin tam bir onayı değildir. Sektörel incelemeler hem ilk açılışın önemine hem de bu dönüm noktasının sınırlarına dikkat çekti: Bu, konsepti kanıtlar ve döngü başındaki riskleri azaltır ancak tam doğrulama ve saha kalifikasyonunun yerini almaz. Quilter'ın kendi dokümantasyonu, takip eden stres testlerini gösteriyor ve mühendislerin dosyaları üreticiye göndermeden önce nerede manuel temizlik yaptığını not ediyor.

Teknik seçimler ve kısıtlamalar: 8M Mini platformu

Project Speedrun sistemi, hesaplama kalbi olarak dört adede kadar Cortex‑A53 çekirdeği, multimedya hızlandırma ve çeşitli çevresel arayüzlere sahip, yaygın olarak kullanılan bir gömülü ARM SoC ailesi olan NXP 8M Mini uygulama işlemcisini kullanıyor. Bu seçim; güç adaları, DDR rotalaması ve PCIe ile Gigabit Ethernet gibi yüksek hızlı arayüzler için yerleşim kurallarını şekillendiriyor ve doğrulama ekibine yapay zekaya beslemek üzere iyi belgelenmiş bir kısıtlama seti sunuyor. Bilinen ve iyi tanımlanmış bir SoC kullanmak, fizik kontrolleri ve zamanlama bütçelerinin karşılanması gereken net hedeflere sahip olması nedeniyle otomatik doğrulamayı yönetilebilir kılıyor.

İş akışında ne değişti ve bu neden önemli?

Geleneksel PCB iş akışları, insan yerleşim uzmanlığına büyük önem verir: parça kümeleme, dekuplaj geometrisi, dönüş yolları, diferansiyel çift rotalaması ve üretilebilirlik ödünleşimlerinin tümü beceri gerektiren, zaman alıcı manuel görevlerdir. Quilter'ın iddiası, bu işin tekrarlayan ve kural odaklı kısımlarını otomatikleştirerek, sistem mühendislerinin belirli bir zaman diliminde çok daha fazla tasarımı yineleyebileceği, insan sezgisinin gözden kaçırabileceği yerleşimleri keşfedebileceği ve insan zamanını donanım yazılımı, test planları ve kart seviyesindeki teşhisler gibi daha yüksek değerli sistem sorularına odaklayabileceği yönündedir. Birden fazla kart varyantı gönderen veya değerlendirme platformları oluşturan ekipler için bu hazırlık süresinin kısalması, ürün yol haritalarını somut olarak değiştirebilir ve deney maliyetini azaltabilir.

Kontroller, güven ve üçüncü taraf doğrulama ihtiyacı

Tedarik zincirleri, küçük ekipler ve yarı iletken dünyası üzerindeki etkileri

Eğer otomatik yerleşim araçları, yerleşim süresini aylardan günlere güvenilir bir şekilde indirirse, daha küçük ekipler donanımı daha hızlı yineleyebilir ve ürün doğrulamasına daha erken başlayabilir; bu, girişimler ve hızlı prototiplemeye güvenen şirketler için bariz sonuçları olan bir değişimdir. Bu durum ayrıca uzman yerleşim işinin nereden ve nasıl temin edildiğini de değiştirebilir: rutin yerleşim emtia bir görev haline gelirken, uzman yerleşim mühendisleri en zor sinyal bütünlüğü zorluklarına ve sistem optimizasyonuna odaklanabilir. Öte yandan, daha hızlı yineleme, hızlı üretim ve güvenilir parça tedariki talebini artırır; bu nedenle yerleşim bir darboğaz olmaktan çıksa bile lojistik ve tedarik kritik darboğazlar olmaya devam edecektir.

Doğrulama, düzenleme ve güvenliğin devreye girdiği yerler

Yerleşimi otomatikleştirmek düzenleyici sorumlulukları ortadan kaldırmaz. Medikal, otomotiv veya havacılık alanlarındaki ürünler; resmi tasarım güvencesi, izlenebilirlik ve bazen akredite doğrulama süreçleri gerektirir. Otomatik üretim ekleyen herhangi bir iş akışı menşei korumalıdır: kısıtlamaları kim belirledi, hangi kurallar uygulandı ve üretimden önce hangi kontroller yapıldı? Quilter'ın dokümantasyonu ve dosya sürümleri şeffaflığa doğru bir adımdır, ancak düzenlemeye tabi endüstriler, güvenlik açısından kritik kartlar için otonom yerleşim motorlarını benimsemeden önce süreç denetimleri ve tekrarlanabilirlik talep edecektir.

Sırada ne var?

Project Speedrun, endüstri ölçeğinde bir yayılımdan ziyade erken bir halka açık gösterimdir, ancak inovasyonun nereye doğru gittiğini açıkça ortaya koymaktadır: geleneksel CAD araç zincirlerine bağlı fizik farkındalıklı üretken sistemler. Yakın vadede izlenmesi gereken dönüm noktaları; çeşitli form faktörlerinde yapay zeka tarafından oluşturulan kartların bağımsız üçüncü taraf doğrulamaları, düzenlemeye tabi alanlarda yayınlanan vaka çalışmaları ve yerleşik CAD satıcılarının rekabetçi yanıtlarıdır. Organizasyonların otonom yerleşimi ne kadar çabuk dahil edeceği, sonuçların tekrarlanabilirliğine, üretim ortaklarının maliyetine ve kapasitesine ve ekiplerin yeni doğrulama uygulamalarını ne ölçüde benimsediğine bağlı olacaktır.

Project Speedrun donanım mühendisliğini bir gecede yeniden yazmıyor, ancak iş akışının yüksek sürtünmeli bir aşamasını çok daha fazla yazılım yinelemesine benzeyen bir şeye dönüştürüyor: daha hızlı adaylar, daha fazla test ve daha erken öğrenme döngüleri. Bu, hobi meraklılarından ve üniversite laboratuvarlarından endüstriyel tasarım ekiplerine ve donanım girişimlerine kadar kart üreten herkes için anlamlı bir gelişmedir. Pratik değer, daha fazla kuruluş Quilter'ın dosyalarını kendi doğrulama hatlarından geçirdikçe ve sonuçları yayınladıkça daha net hale gelecektir.

Kaynaklar

• Quilter AI — Project Speedrun tasarım dosyaları ve teknik dokümantasyon (Proje sayfası ve indirmeler)
• Quilter AI — Fizik tabanlı yerleşim ve platform karşılaştırmaları üzerine teknik blog serisi
• NXP — 8M Mini ürün sayfası ve veri sayfası