Trace के बारे में

हमारा मिशन

PCB डिज़ाइन को मौलिक रूप से तेज़ और अधिक सुलभ बनाना। हमारा मानना है कि हार्डवेयर इंजीनियर उसी AI-संचालित टूलिंग के हकदार हैं जो सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के पास वर्षों से है। Trace इस अंतर को पाटने के लिए मौजूद है।

हम यह क्यों बना रहे हैं

आज भी PCB डिज़ाइन करने का मतलब है हफ्तों का मैन्युअल काम: हाथ से स्कीमैटिक्स बनाना, डिस्ट्रिब्यूटर साइटों पर कंपोनेंट्स खोजना, ट्रेसेस रूट करना, डेटाशीट्स को क्रॉस-रेफरेंस करना, एक-एक करके डिज़ाइन रूल चेक चलाना। लेकिन असली बाधा कोई एक स्टेप नहीं है - यह लगातार कॉन्टेक्स्ट स्विचिंग है। हमने हार्डवेयर इंजीनियरों को काम करते देखा है। हर कुछ मिनट में वे डिज़ाइन करना बंद कर देते हैं, एक नया Chrome टैब खोलते हैं, डेटाशीट खोजते हैं, दूसरे टैब में रेफरेंस डिज़ाइन चेक करते हैं, तीसरे में पिन मैपिंग देखते हैं, चौथे में Digi-Key पर कीमतों की तुलना करते हैं, फिर याद करने की कोशिश करते हैं कि वे अपने स्कीमैटिक में कहां छोड़ा था। इंजीनियर इंजीनियरिंग करने से ज्यादा समय कॉन्टेक्स्ट जगलिंग में बिताते हैं। यहीं पर Trace आता है। हम उस सारे कॉन्टेक्स्ट को - डेटाशीट्स, कंपोनेंट डेटा, डिज़ाइन रूल्स, रेफरेंस सर्किट्स - सीधे डिज़ाइन एनवायरनमेंट में लाते हैं ताकि आपको कभी बाहर न जाना पड़े। AI एजेंट्स लुकअप, क्रॉस-रेफरेंसिंग, और थकाऊ मैन्युअल स्टेप्स को संभालते हैं। आप फ्लो में रहते हैं और उन डिज़ाइन निर्णयों पर फोकस करते हैं जो वास्तव में मायने रखते हैं।

अनुभवी इंजीनियर पहले से जानते हैं कि डिज़ाइन कैसे करना है - वे तेज़ी से आगे बढ़ना चाहते हैं। वे AI-संचालित रिव्यू, सप्लाई चेन अवेयरनेस, और उस दोहराव वाले काम पर कम समय चाहते हैं जो वे हज़ारों बार कर चुके हैं। नए लोगों की समस्या बिल्कुल अलग है: सीखने की अवस्था कठिन है, टूल्स शत्रुतापूर्ण हैं, और वह आदिवासी ज्ञान जो एक काम करने वाले बोर्ड को टूटे हुए से अलग करता है, वह कहीं लिखा नहीं है। Trace दोनों के लिए है - ताकि अनुभवी लोग फ्लो में रहें, और नए लोग वास्तव में शुरुआत कर सकें। हम ईमानदार रहेंगे: शुरुआती वर्जन अभी उस बिंदु पर नहीं हैं जहां एक पूर्ण शुरुआती व्यक्ति इसे उठाकर शुरू से बोर्ड डिज़ाइन कर सके। लेकिन जिन इंजीनियरों ने इसका उपयोग किया है - PCB डिज़ाइन करने का वास्तविक अनुभव रखने वाले लोग - उन्होंने अपने वर्कफ्लो में गंभीर तेज़ी देखी है। यहीं से हम शुरुआत कर रहे हैं, और हम इसे सभी के लिए सुलभ बनाने की दिशा में काम कर रहे हैं।

हमारा दृष्टिकोण

हम पुराने टूल्स पर AI को जोड़ नहीं रहे हैं। Trace शुरू से ही AI-native है - एक ऐसे वर्कफ्लो के लिए विशेष रूप से बनाया गया है जहां बुद्धिमान एजेंट्स थकाऊ हिस्सों को संभालते हैं और इंजीनियर उस पर फोकस करते हैं जो मायने रखता है: डिज़ाइन इंटेंट।

अभी क्यों

PCB डिज़ाइन एक कॉम्बिनेटोरियल ऑप्टिमाइज़ेशन समस्या है - ट्रैवलिंग सेल्समैन प्रॉब्लम के समान श्रेणी की, लेकिन बदतर। यहां तक कि एक सरल बोर्ड में भी ब्रह्मांड के परमाणुओं से अधिक प्लेसमेंट कॉम्बिनेशन होते हैं। वास्तविक समस्या स्थान 10+ आयामों का है: समय में चलने वाले इलेक्ट्रोमैग्नेटिक फील्ड्स, व्यवहार जो फ्रीक्वेंसी और तापमान के साथ बदलता है, मैटेरियल्स जो अपूर्ण और नॉनलिनियर हैं, फील्ड्स जो एक-दूसरे के साथ कपल और इंटरैक्ट करते हैं, मैन्युफैक्चरिंग वेरिएंस, करंट डेंसिटीज़, थर्मल्स। अगर इनमें से कुछ भी सावधानी से ध्यान में नहीं रखा गया, तो बोर्ड या तो काम नहीं करता या खुद को नष्ट कर देता है। इंडस्ट्री एक लोकल मैक्सिमम पर पहुंच गई है। आप मैन्युअल वर्कफ्लो को ऑटोमेटेड में ऑप्टिमाइज़ नहीं कर सकते। आपको मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण की जरूरत है।

फ्रंटियर मॉडल्स में हाल की प्रगति - गहरी रीज़निंग, लंबा कॉन्टेक्स्ट, बेहतर स्पेशियल अंडरस्टैंडिंग - ने दिखाया है कि इलेक्ट्रॉनिक्स, ज्योमेट्री, फिज़िक्स, और मैन्युफैक्चरिंग कंस्ट्रेंट्स में इस तरह की क्रॉस-डोमेन रीज़निंग पहली बार सॉफ्टवेयर में व्यावहारिक हो रही है। AI रीज़निंग लेयर को संभालता है। फिज़िक्स अभी भी वास्तविक सॉल्वर्स और DRC इंजन्स के माध्यम से चलती है। सफलता दोनों को मिलाने में है।

इसी समय, वैश्विक PCB सप्लाई चेन का पुनर्गठन हो रहा है। अमेरिकी टैरिफ ने चीनी PCB आयात में 12%+ की गिरावट ला दी है। CHIPS Act ने रीशोरिंग में $52.7B का निवेश किया। 2025 में रोबोटिक्स फंडिंग दोगुनी होकर $14B हो गई। DoD को 2027 तक सैन्य प्रणालियों के लिए घरेलू PCB उत्पादन की आवश्यकता होगी। हार्डवेयर कंपनियों पर डिज़ाइन से मैन्युफैक्चरिंग तक तेज़ी से आगे बढ़ने का दबाव बढ़ रहा है - और डिज़ाइन टूल उस चेन में पहला निर्णय बिंदु है।

ओपन सोर्स पर आधारित

Trace अग्रणी ओपन-सोर्स EDA सूट KiCad के ऊपर बनाया गया है। हम कम्युनिटी में वापस योगदान देते हैं और मानते हैं कि बेहतरीन टूल्स सभी के लिए सुलभ होने चाहिए - छात्रों से लेकर स्टार्टअप्स तक और प्रोडक्शन टीमों तक।