将机器学习算法应用于电路设计

关键的外卖

• 机器学习可以减少时间和复杂性与电路设计。

• 最常用的机器学习算法中使用EDA应用程序监督学习、无监督学习,主动学习,加强学习。

• 完全自动化的路由和调优的设备在电子电路的设计是最好的例子为高可靠性、韧性和性能获得使用机器学习算法。

实现机器学习电路设计有助于预测设计复杂性,错误,和延迟没有太多人工干预。

机器学习是人工智能技术,使合理的预测从大量的输入。电子设计自动化(EDA)是一个字段,用于处理大数据的问题,人类需要大量的时间来完成这些设计。实现机器学习电路设计使预测设计复杂性,错误,和延迟,而无需人工干预。让我们看一看如何基于机器学习电路设计减少了在电路设计过程中时间需求和复杂性。

电子线路设计的挑战

电子线路设计是一个耗时的过程。在电路设计中,利用计算机辅助设计(CAD)是常见的工具。然而,用户必须有经验和专业知识正确使用这些CAD工具。软件的运行时可能是成千上万的计算小时设计一个电路。的完整的设计周期的电路可能需要长达一年。然而,在大多数情况下,错误显示芯片或董事会在制造业和需要re-spin。时间,金钱,浪费在设计的过程中。因为这些原因,设计师需要一个更省钱、省时间的方式来设计,这就是为什么机器学习在电路设计实现。

机器学习在电路设计

机器学习减少了时间和复杂性与设计模拟电路、数字电路、混合信号电路,半导体芯片。在电路设计中应用机器学习的主要目的是设计过程的自动化,减少了设计周期时间。基于机器学习EDA加快了物理电路设计流程不需要人。机器学习算法在EDA缩短设计时间,从而最大限度地减少设计市场的时间。

机器学习援助电路设计过程如何?

机器学习从捆绑使用算法来提取信息数据或先验知识。机器学习从收集数据完成了在EDA工具设计和设计流程。机器learning-enabled EDA软件可以从每个设计步骤并提供预测工具和设计提示。通常,基于机器学习模拟电路设计收集之前的输出,使未来预测关于路由模式和组件的位置。

机器学习使EDA软件给一个工具参数建议最适合给定的电路设计。借助强大的建模和训练,EDA工具获得学习技能提供最好的建议对于任何给定的电路设计问题。机器学习算法可以帮助识别瓶颈如何进行电路设计和预测。在EDA应用时,机器学习雇佣了几个技术和算法。我们将讨论其中的一些算法在接下来的部分。

电路设计的机器学习算法

EDA的机器学习算法最常用的应用程序监督学习、无监督学习,主动学习,加强学习。

监督式学习:在执行活动监督学习算法,通过教学模型使用一个标签的数据集。标签数据集可以是数字、字符、或分类。技术,如分类或回归用于监督学习算法。

无监督学习:在一个无监督学习算法,模型发现自己的信息。无监督学习算法使用无标号数据和发现模式和组织。技术用于非监督学习算法的例子包括集群、降维、密度估计。

主动学习:基于主动学习机器学习模型,样本从输入和选择精制搜索过程中。

加强学习:机器学习模型从行为得到奖励的环境中执行。通过这些行动与环境交互模型。强化学习的目标是获得最大的回报,从而提供最佳的行动。

上述学习模式识别设计规范之间的关系,在一个给定的参数输出电路设计问题。机器学习的应用电路设计会导致更快的收敛参数满足设计规范。采用机器学习EDA工具,优化设计是在最短时间内实现的。完全自动化的路由和调优的设备在电子电路的设计是最好的例子为高可靠性、韧性和性能获得使用机器学习算法。

这是一个最佳实践将机器学习在电路设计,提高性能,力量,考虑区域的系统。节奏提供了机器学习技术,帮助提供更好的生产力,减少投放市场的时间,在设计过程中,减少人工干预。

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