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Explotando una caja de herramientas de aprendizaje profundo para la retroalimentación humano-máquina hacia la automatización de la ubicación de circuitos integrados analógicos

Autores: Gusmão, António; Vieira, Rafael; Horta, Nuno; Lourenço, Nuno; Martins, Ricardo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Explotando una caja de herramientas de aprendizaje profundo para la retroalimentación humano-máquina hacia la automatización de la ubicación de circuitos integrados analógicos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Circuitos integrados analógicos
Intentos de automatización
Técnicas de aprendizaje profundo
Interfaz gráfica de usuario
Soluciones de diseño de planta
Inteligencia artificial explicativa

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El diseño de disposición de circuitos integrados analógicos ha desafiado todos los intentos de automatización, y sigue siendo principalmente un proceso artesanal llevado a cabo por diseñadores de circuitos en marcos tradicionales de edición de disposición. Este documento presenta una caja de herramientas basada en técnicas de aprendizaje profundo y una interfaz gráfica sólida para ayudar a los diseñadores durante ese proceso. El mecanismo subyacente de esta caja de herramientas se basa en una descripción de circuito de interacción de dispositivos emparejados simple, es decir, las restricciones topológicas de los circuitos, para proponer soluciones de plano de piso válidas para estructuras a nivel de bloque, incluidas topologías y nodos tecnológicos de nanómetros profundos no utilizados para su entrenamiento, a velocidad de botón. A pesar de sus funcionalidades automáticas, la caja de herramientas se centra en la inteligencia artificial explicativa, involucrando al diseñador en el flujo de síntesis a través de opciones de filtrado y edición sobre las soluciones de plano de piso candidatas. Este constante estado de entorno de retroalimentación humano-máquina hace que el diseñador sea consciente del impacto de cada cambio de posición de dispositivo y de las compensaciones inherentes al sugerir movimientos posteriores, aumentando en última instancia la productividad de los diseñadores en esta tarea consumidora de tiempo e iterativa. Finalmente, se muestra que la caja de herramientas genera instantáneamente planos de piso con un cumplimiento de restricciones similar o mejor que las soluciones diseñadas por humanos para bloques de circuitos analógicos de última generación.

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