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
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
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.
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.