- Cadence meluncurkan portofolio Model AI Maestro pada Kamis, 5 November 2026, untuk meningkatkan kualitas desain chip sebesar 30 persen.
- Teknologi Maestro hasil kolaborasi dengan NVIDIA ini diintegrasikan dengan perangkat EDA dan SDA guna mengoptimalkan proses rekayasa industri.
- Perusahaan Socionext dan Silicon Labs memanfaatkan AI Super Agents Cadence untuk meningkatkan produktivitas serta mempercepat analisis debugging.
Suara.com - Kecerdasan buatan (AI) mulai mengambil peran lebih besar dalam proses desain semikonduktor. Teknologi AI yang dilatih khusus untuk bidang rekayasa, diklaim mampu meningkatkan kualitas hasil desain chip hingga 30 persen, sekaligus menghemat penggunaan token hingga lima kali lipat dibandingkan model AI serbaguna.
Kemampuan tersebut diperkenalkan Cadence melalui portofolio Model AI Maestro. Teknologi ini menggabungkan model bahasa besar (LLM) khusus domain, model pengambilan keputusan, dan AI berbasis agen yang dapat terus meningkatkan kemampuannya melalui pembelajaran berulang.
Maestro terintegrasi dengan teknologi electronic design automation (EDA) dan system design automation (SDA), serta reinforcement learning (RL).
Kombinasi ini memungkinkan AI tidak hanya menghasilkan rancangan, tetapi juga mengevaluasi hasil, menganalisis berbagai pilihan desain, dan memperbaiki keputusan berdasarkan umpan balik teknis.
Presiden dan CEO Cadence, Anirudh Devgan, mengatakan pengembangan teknologi rekayasa yang kompleks membutuhkan AI dengan pemahaman mendalam terhadap bidang tertentu.
"Menggabungkan portofolio Maestro kami yang terdiri dari model-model khusus domain dengan model-model terdepan dan open-weight yang terkemuka memungkinkan AI Super Agents kami menggerakkan alat-alat EDA dan SDA Cadence dengan keterampilan dan efisiensi yang luar biasa untuk mentransformasi desain chip dan sistem," ujar Anirudh.
AI Belajar dari Hasil Desain
Salah satu keunggulan Maestro adalah kemampuannya mengevaluasi hasil pekerjaan sendiri. Cadence menggabungkan pengetahuan teknis, dataset rekayasa, AI Super Agents, serta perangkat EDA dan SDA dalam satu lingkungan pembelajaran.
Melalui reinforcement learning, hasil pekerjaan AI dievaluasi berdasarkan tujuan dan batasan teknis. Umpan balik tersebut digunakan untuk memperbaiki keputusan pada proses berikutnya sehingga kualitas hasil desain dapat terus ditingkatkan.
Maestro mendukung sejumlah Cadence AI Super Agents, termasuk AuraStack, ChipStack, InnoStack, dan ViraStack. Agen-agen ini bertugas menerjemahkan instruksi desain, membagi pekerjaan, memilih model AI yang sesuai, hingga mengoperasikan perangkat EDA dan SDA.
Cadence juga menggabungkan model khusus domain dengan model AI terdepan dan model berbobot terbuka. Pemilihan model berdasarkan kebutuhan pekerjaan ini ditujukan untuk mengurangi penggunaan token sekaligus menjaga efisiensi proses rekayasa.
Gandeng NVIDIA, Diuji di Industri
Pengembangan Maestro turut melibatkan NVIDIA melalui integrasi NVIDIA Nemotron dan OpenShell. Kolaborasi ini memperkuat kemampuan AI dalam mengambil keputusan desain berdasarkan umpan balik dari perangkat EDA dan pemecah masalah deterministik.
Wakil Presiden dan General Manager bidang Rekayasa Industri dan Komputasi NVIDIA, Tim Costa, mengatakan desain chip berbasis agen membutuhkan AI yang mampu menghasilkan rancangan, mengevaluasi berbagai pilihan, dan belajar dari hasil rekayasa yang telah diverifikasi.
Penerapan teknologi AI berbasis agen juga mulai dilakukan di industri. Socionext telah menggunakan InnoStack AI Super Agent dalam lingkungan desain produksinya.