机器学习算法在电路设计中的应用

关键的外卖

• 机器学习可以减少与电路设计相关的时间和复杂性。

• 在EDA应用中最常用的机器学习算法有监督学习、无监督学习、主动学习和强化学习。

• 电子电路设计中设备的完全自动化路由和调整是使用机器学习算法获得更高的可靠性、弹性和性能的最佳例子。

将机器学习应用到电路设计中有助于在不需要太多人工干预的情况下预测设计的复杂性、错误和延迟。

机器学习是一种人工智能技术，可以从大量输入中做出明智的预测。电子设计自动化(EDA)是一个处理大数据问题的领域，人类完成这些设计需要花费大量的时间。将机器学习应用到电路设计中，可以帮助预测设计的复杂性、错误和延迟，而不需要太多的人工干预。让我们看看基于机器学习的电路设计如何降低电路设计过程中的时间要求和复杂性。

电子电路设计的挑战

电子线路设计是一个耗时的过程。在电路设计中，计算机辅助设计(CAD)工具的使用是常见的。但是，用户必须具有正确使用这些CAD工具的经验和专业知识。该软件的运行时间可能高达数千小时的计算来设计一个电路。的完整的设计周期一个电路可能需要长达一年的时间。然而，在大多数情况下，错误是在芯片或电路板制造后，并要求重新旋转。在设计的过程中，时间和金钱都是浪费的。因为这些原因，设计师需要一种更节省成本和时间的方法来设计，这就是为什么机器学习被应用在电路设计中。

电路设计中的机器学习

机器学习减少了与设计模拟电路、数字电路、混合信号电路和半导体芯片相关的时间和复杂性。将机器学习应用于电路设计的主要目的是实现电路设计过程的自动化，从而减少设计周期时间。基于机器学习的EDA加速了物理电路设计流程不需要人类。机器学习算法缩短了EDA中的设计时间，从而将设计投放市场的时间最小化。

机器学习如何辅助电路设计过程?

机器学习利用算法从捆绑的数据或先验知识中提取信息。机器学习从EDA工具中完成的设计和设计过程中收集数据。支持机器学习的EDA软件从每个设计步骤中学习，并对工具和设计提示等内容提供预测。通常，基于机器学习的电路设计收集以前的模拟输出，并对未来的路由模式和组件的放置进行预测。

机器学习使EDA软件能够给出最适合给定电路设计的工具参数建议。在强大的建模和训练的帮助下，EDA工具获得学习技能，为任何给定的电路设计问题提供最佳建议。机器学习算法可以帮助识别电路设计中的瓶颈，并给出如何进行的预测。应用于EDA时，机器学习采用几种技术和算法。我们将在下一节中讨论其中的一些算法。

电路设计中的机器学习算法

在EDA应用中最常用的机器学习算法有监督学习、无监督学习、主动学习和强化学习。

监督式学习:在监督学习算法中，活动是通过使用标记数据集来教授模型来执行的。被标记的数据集可以是数字、字符或类别。监督学习算法采用了分类或回归等技术。

无监督学习:在无监督学习算法中，模型自己发现信息。无监督学习算法使用无标记数据，并在其中找到模式和组。在无监督学习算法中使用的技术示例包括聚类、降维和密度估计。

主动学习:在基于主动学习的机器学习模型中，从输入中选择样本，并在搜索过程中进行优化。

加强学习:机器学习模型从环境中执行的行动中获得奖励。模型通过这些操作与环境交互。强化学习的目标是获得最大的奖励，从而提供最佳行动。

上述学习范式确定了给定电路设计问题中设计规格与参数输出之间的关系。机器学习在电路设计中的应用可以使电路更快地收敛到满足设计要求的参数。将机器学习应用于EDA工具，可在最短时间内实现优化设计。电子电路设计中设备的完全自动化路由和调整是使用机器学习算法获得更高的可靠性、弹性和性能的最佳例子。

在电路设计中融入机器学习是一种最佳实践，可以提高系统的性能、功率和面积。Cadence提供的机器学习技术有助于提高生产率，缩短上市时间，并减少设计过程中的人工干预。

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