2018 Fiscal Year Research-status Report
熟練設計者の技術を学習したアナログ集積回路の設計レスシステムの実現
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17K00073
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| Research Institution | Gunma University |
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Principal Investigator |
高井 伸和 群馬大学, 大学院理工学府, 准教授 (70318905)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | アナログ集積回路設計 / 自動設計 / 深層学習 / 演算増幅器 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
IoT など多種多様な半導体機器の実現に素早く対応するためにはアナログ集積回路の自動設計環境が必須であるが，現状では仕様や回路構造が限られた範囲でしか実現しておらず実用的とは言えない。本研究は，申請者が自動設計の高速化のために開発した同一判定・類似度計算アルゴリズムが回路図の書き方に依存することなくトポロジーを認識できることに着目し，これを深層学習に適用して自動設計に熟練の設計者の勘所を組み込むことを目的とする。
平成29年度に，深層学習を用いた既存回路の情報化と学習を通してアナログ集積回路の特徴を抽出すること成功し，基本的なアナログ集積回路の経験を考慮した設計を実現した。平成30年度は，より複雑な回路構成の学習を実現するため，回路の評価方法の改善と効率的な学習データの作成方法を確立した。また，学習データの精査方法を見直し，より広範囲な要求仕様に対応した。これらの結果をもとに，昨年度取り組んだコンパレータよりさらに複雑で要求仕様の多い演算増幅器の自動設計に挑戦した。この自動設計した演算増幅器は，平成30年度演算増幅器設計コンテストで６部門中２部門で優勝し，本手法の有効性を大いに示す結果となった。平成29年度に試作したCMOSプロセスによるアナログ集積回路を本年度は実測し，自動設計した集積回路が動作し性能が保証されていることを確認した。また，同様の回路を人間が設計し性能を比較したところ，遜色ないことを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成30年度は研究実施計画に基づき，（１）既存回路の情報化，（２）自動設計と人間による設計回路の CMOS プロセスに よる試作と評価，（３）演算増幅器の自動設計と演算増幅器設計コンテストへの参加，を実現した。
平成29年度に取り組んだ基本的なアナログ集積回路の情報化をベースに，さらに複雑な回路構成の学習を実現（（１）の実現）するために以下に示す手法を確立した。（I）より複雑な要求仕様に対応する評価式の導入（II）より広範囲な要求仕様に対応する学習データの作成方法の提案（III）効率的な学習データの作成手法の提案
これらの方法により，平成29年度に取り組んだ回路に比べ回路規模が大きくなったにもかかわらず，学習データの収集と学習にかかる時間はほとんど増加することなく実現できることを示した。平成29年度には実際のチップでの測定のために準備したが本年度は試作チップを測定し，自動設計した回路が実際に動作し，仕様を満たしていることを確認した。また，同様の回路を人間により設計した結果と比較し，性能が遜色ないことも示した（（２）の実現）。これらの成果をもとに本年度も平成30年演算増幅器設計コンテストに参加し，６部門中２部門で優勝した。
これらの成果は１件の論文，２件の国際学会発表，８件の国内学会発表で報告するなど，計画通り順調に研究が進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度は次の３点に関して研究を推進する予定である。
（１）CMOS プロセスによる試作と性能評価：より複雑な回路を自動設計し，実際に動作することを確認する。これにより提案手法の実用性を示す。
（２）フラッシュ型A/Dコンバータへの応用：コンパレータ回路を自動設計し，その応用例としてフラッシュ型A/Dコンバータを構成し，高速かつ低消費電力を実現できるか確認する
（３）演算増幅器設計コンテストへの参加：今年度も演算増幅器設計コンテストに参加し，４部門中３部門以上の優勝を目指す。
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| Causes of Carryover |
当初予定していた謝金を来年度に実施することとしたため。
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