סמסונג שיתפה פעולה עם סינופסיס בשימוש בכלי ה-EDA מבוססי בינה מלאכותית שייושמו בשבבי אקסיון לטלפונים סלולאריים
בשימוש בכלי בינה מלאכותית כדי לתכנן שבבים, סמסונג היא החברה האחרונה שנכנסת לתחום המתפתח הזה. החברה כנראה השתמשה בכלי עיבוד חדשים של בינה מלאכותית מתוצרת יצרנית האוטומציה של תכנון אלקטרוני (EDA) סינופסיס כדי ליצור את המערכת על שבב Exynos לטלפונים סלולריים. סינופסיס היא שותפה אמינה לעבודה מסוג זה, כי ניסיון של עשרות שנים בייצור כלים לתכנון שבבים נתן לחברה ללא ספק ערכת נתונים עשירה לאימון מודלים.
ההייפ בנוגע לבינה מלאכותית בתחומים רבים עולה על מה שרשתות בינה מלאכותית ולמידת מכונה השיגו בפועל עד היום. בתחומים מסוימים, כמו מכוניות שנוהגות את עצמן ורפואה, ההתקדמות איטית ממה שחזו. יש סיבה להיות אופטימיים לגבי הפוטנציאל של בינה מלאכותית לשפר את התכנון של שבבים בטווח הארוך, אבל יש מעט מידע מתי תתממש תועלת אמיתית.
אחד ההבדלים בין יישום טכניקות של בינה מלאכותית/ למידת מכונה במחקר שבבים ובין, נניח, מכוניות שנוהגות את עצמן, הוא שחברות שמתכננות שבבים כמו אינטל, AMD ואנבידיה פועלות להשגת גרסה של היעד הזה במידה כזאת או אחרת כבר זמן רב. בימים הראשונים של מהפכת השבבים, התסדיר של התכנון שלהם נעשה ידנית לגמרי על ידי צוותים של מהנדסים.
תחום האוטומציה של תכנון אלקטרוני התחיל בתחילת שנות השמונים כמאמץ לפשט את תכנון של מעגלים. כיום יש לתחום הרבה מאוד תת תחומים, כולל תסדירים, סינתזה לוגית וסינתזה ברמה גבוהה. כלי EDA שזורים בכל היבט של תכנון השבב המודרני, כגון הדמיית ההתנהגות של טרנזיסטורים, לוגיקה וסוגים שונים של ניתוחים ובדיקת שגיאות.
בכל תכנון כמעט של מערכת על שבב גדולה, יש חלקים שבאופן מסורתי משורטטים ביד כדי למטב ביצועים, או במקרים מסוימים רק כדי להתחשב בשיגיונות של תהליך הייצור. הסיבה היא לא שכלי הסינתזה לא מספיק טובים — הם בהחלט יכולים לעשות עבודה טובה, אבל צוותי התכנון רוצים לסחוט כל גרם אפשרי של ביצועים מהארכיטקטורה על ידי תכנון ידני של המסלולים האלה.
