機械学習による回路トポロジーの選択及び素子値決定

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT20046

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2020/06/04

タイトル(英語): Circuit topology selection and device value determination by machine learning

著者名: 齋藤 彰寛(群馬大学),髙井 伸和(群馬大学),今野 哲史(群馬大学)

著者名(英語): Akihiro Saito(Gunma University),Nobukazu Takai(Gunma University),Satoshi Konno(Gunma University)

キーワード: 機械学習|アナログ集積回路|自動設計|回路分類|素子値探索|Machine learning|Analog integrated circuit|Automatic design|Circuit classification|Element value search

要約(日本語): 　近年、集積回路設計において開発コストの削減や開発期間短縮化などが求められており、自動設計が有効となっている。本論文では所望特性を満たす回路トポロジー決定と素子値決定に機械学習を用いることによる自動設計手法を提案する。まず回路特性を入力、回路トポロジーを出力とするニューラルネットワークを学習する。次に遺伝的アルゴリズムで遺伝子を素子値として探索を行う。最後にその素子値でシミュレーションを行い、所望特性と比較を行う。

要約(英語): In IC design, there is a need to reduce development costs and shorten development time. Therefore, we propose an automatic design method using machine learning to determine the circuit topology and element values that satisfy the desired. This method uses neural network (NN) and genetic algorithm (GA) in machine learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 983 Kバイト