Diseña y simula circuitos que puedes inspeccionar.
Explora sistemas analógicos, de señal mixta, de sensores, de potencia y de cómputo analógico mediante estudios de punto de operación, DC, AC, transitorios, ruido, estabilidad y tolerancias, con ecuaciones, formas de onda y límites del modelo conectados.
Circuitos analógicos y de señal mixta
Respuesta transitoria y en frecuencia
Verificación del modelo al circuito

Estudio de ejemplo
Un pequeño motor de IA construido con corrientes y voltajes.
Este estudio real es lo bastante sencillo para explicarlo sin jerga de circuitos, y lo bastante rico para abarcar arquitectura, codificación de pesos con signo, comportamiento transitorio, verificación numérica, márgenes, robustez y procedencia.
6 / 6
Patrones clasificados
Cada caso transitorio gestionado eligió la clase esperada
359,75 mV
Margen de decisión mínimo
Menor separación del voltaje ganador en el resultado de ngspice
1,44 mV
Desviación máxima del modelo
Mayor diferencia entre la puntuación analítica y la simulada
ngspice 45.2
Solucionador gestionado
2.644 muestras transitorias analizadas con procedencia del trabajo
01
Objetivo del sistemaDescribe la inteligencia en lenguaje sencillo
El objetivo es fácil de entender: cuatro valores de sensores entran en un pequeño motor analógico, tres clases candidatas compiten y el voltaje más alto se convierte en la predicción.
02
ArquitecturaCodifica físicamente pesos con signo
Los pesos positivos y negativos se convierten en conductancias pareadas en una matriz resistiva diferencial. La suma de corrientes realiza los productos escalares en el propio circuito.
03
Modelo de circuitoConstruye una netlist inspeccionable
Vicena reúne la matriz, los amplificadores de transimpedancia de ganancia finita, la secuencia de pulsos, las medidas y las salidas en una entrada ngspice autocontenida.
04
Cómputo gestionadoEjecuta la inferencia transitoria real
Un trabajo gestionado aplica seis patrones de sensores multiplexados en el tiempo y registra los tres voltajes neuronales mientras el circuito se estabiliza y cambia de decisión.
05
EvidenciaVerifica cada decisión
El cuaderno compara las puntuaciones de clase esperadas y simuladas, comprueba la clase ganadora, mide los márgenes de decisión y cuantifica la desviación del modelo, en vez de mostrar solo una forma de onda plausible.
06
Siguiente diseñoExplora robustez y energía
Los estudios analíticos de sensibilidad varían la tolerancia de las resistencias y el tiempo de inferencia para distinguir qué conclusiones proceden del solucionador remoto y cuáles son estimaciones de diseño.
Artefactos del flujo real
Observa al circuito “pensar”.
Las figuras conectan la arquitectura física con el patrón de entrada cambiante, los voltajes de clase en competencia, la referencia numérica y los límites del diseño. Proceden de un único registro de análisis ejecutado, no de ilustraciones de marketing desconectadas.
Seis clasificaciones en una ejecución transitoria
El panel superior muestra el patrón cambiante de los sensores; el inferior, los tres voltajes neuronales físicos compitiendo en el tiempo.
Los pesos con signo se convierten en conductancias físicas
El caqui y el azafrán identifican la codificación de conductancia diferencial +1 y −1 de cada conexión entre sensor y clase.
Compromisos de diseño, claramente separados de la simulación
Los paneles de tolerancia y energía son estudios analíticos posteriores, no resultados de Monte Carlo remoto ni de potencia a nivel de transistor. Esa distinción queda unida a la figura.
La matemática esperada se encuentra con la electrónica simulada
Los mapas de puntuación analítico y de ngspice coinciden con una diferencia inferior a 1,44 mV, y los seis márgenes ganadores siguen visibles en vez de esconderse tras una cifra de exactitud.
Paquetes científicos
Los paquetes científicos detrás de la simulación y el análisis de circuitos.
-
ngspice
45.2
Simulación de circuitos
Ejecuta análisis de punto de operación, DC, AC, transitorio, ruido, Fourier y basados en medidas para circuitos analógicos y de señal mixta.
Proyecto oficial -
DEVSIM
2.10
Modelado de dispositivo a circuito
Conecta la física de dispositivos semiconductores con características eléctricas que pueden orientar modelos compactos y estudios de circuitos.
Proyecto oficial -
NumPy / SciPy
Verificación numérica
Comprueba ecuaciones, analiza las salidas del solucionador, compara el comportamiento esperado con el simulado y apoya estudios paramétricos y de sensibilidad.
Proyecto oficial -
JupyterLab
Análisis inspeccionable
Conserva las entradas del circuito, ecuaciones, formas de onda, tablas, gráficos, limitaciones y cálculos posteriores en un cuaderno reutilizable.
Proyecto oficial
Capacidades científicas
De un amplificador a sistemas analógicos completos.
Vicena puede reutilizar flujos de circuitos fiables para tareas conocidas y crear un estudio nuevo y acotado cuando cambian la topología, el modelo o la medida.
Circuitos analógicos y de señal mixta
Explora amplificadores, filtros, osciladores, convertidores, frontales de sensores, etapas de potencia y cómputo analógico a nivel de arquitectura.
Respuesta transitoria y en frecuencia
Ejecuta estudios de punto de operación, DC, AC, transitorios, ruido, Fourier y basados en medidas, con formas de onda inspeccionables.
Verificación del modelo al circuito
Compara las ecuaciones esperadas con los voltajes, corrientes, decisiones, márgenes, asentamiento y sensibilidad simulados.
Exploración del espacio de diseño
Estudia valores de componentes, tolerancias, ancho de banda, energía, estabilidad, rango de detección y arquitecturas de circuito alternativas.
Disciplina de evidencia
Una decisión respaldada por voltajes, márgenes y procedencia.
El titular son seis clasificaciones correctas. El valor científico está en que cada puntuación intermedia, valor esperado, margen, supuesto del modelo, versión del solucionador y artefacto se puede seguir inspeccionando.
Límite científico
Prueba de arquitectura, no silicio.
Empieza con tu diseño
¿Qué debería detectar, controlar o calcular el circuito?
Describe la función y las restricciones. Vicena puede convertirlas en un modelo, ejecutar el análisis adecuado y devolver tanto el resultado visual como la evidencia que lo respalda.