机器学习在模拟电路设计中的作用

2022年4月19日

关键的外卖

模拟电路的设计依赖于设计者的直觉、知识和经验。
机器学习为使用计算智能EDA工具进行模拟电路设计开辟了新的视角。
机器学习在模拟电路设计中的应用建立了一个功能模型，该模型近似于要设计的电路或设备的功能行为。

在模拟电路设计中，机器学习可以使设计过程自动化

为了跟上技术的快速发展，现代电子电路设计采用了电子设计自动化(EDA)工具。这些工具帮助设计人员设计印刷电路板和集成电路。在使用EDA工具进行模拟电路设计时，设计人员从网络列表中选择所需的块并将其放置在电路板或硅模具上。然后，设计师将这些块转换成一个电路，组件的位置、路由、拓扑选择大小和优化随设计师的经验和个人偏好而变化。

将机器学习应用于EDA工具在模拟电路设计中是至关重要的，因为它最大限度地减少了设计过程中对人类的需求。机器学习基于EDA工具的训练为电路设计提供建议和预测。模拟电路设计中的机器学习可以使设计过程自动化，并允许在最短的时间内将网络列表转换为物理电路布局，而无需人工干预。让我们进一步了解将机器学习应用于模拟电路设计的好处。

常规模拟电路设计

传统的模拟电路设计从目标规范和分析开始。模拟电路的设计依赖于设计者的直觉、知识和经验。一旦电路设计好，就会进行模拟。如果仿真结果满足规范要求，则确定了设计方案。否则，设计将经历多次迭代，直到满足目标规格。作为设计师的专业知识和经验电路设计增加，设计迭代的次数减少。在模拟电路设计中结合机器学习技术可以进一步缩短设计周期，并缩短将成品推向市场的时间。

模拟电路设计中的机器学习

早期的计算智能主要用于语音识别、图像识别、交通预测和产品推荐。然而,机器学习为计算智能EDA工具在模拟电路设计中的应用提供了新的视角。

基于机器学习的模拟电路设计是为了在最短的时间内，在没有人工干预的情况下，从网络列表构建物理电路布局。模拟设计自动化通过使用机器学习算法、以前的设计数据和先验知识来模仿有经验的设计师，以帮助设计师完成从建模到测试的每一步。

通过机器学习，设计人员可以获得设计、合成和优化的提示和技巧，从而最大限度地减少设计电路所需的时间。机器学习在模拟电路设计中的应用建立了一个功能模型，该模型近似于要设计的电路或设备的功能行为。这种近似是基于现有的一组数据。模型使用这个数据集进行训练。模型构建可以为新数据生成和预测新的输出，具有足够的准确性。根据数据集和学习算法对模型的训练程度，解决方案的准确性有所不同。模拟电路设计中的机器学习可以帮助设计人员避免大量的模拟。

在下一节中，我们将看到一个例子，说明机器学习如何应用于模拟电路设计，以及这个应用程序如何最大限度地减少试验迭代的次数。