ИИ в проектировании СВЧ ИС

50ohm Technologies

В канале наших коллег упоминался вебинар по применению ИИ в разработке СВЧ интегральных схем от Microwave Journal. Так как эта тема нам очень близка, мы посетили данное мероприятие и теперь готовы поделиться кратким отзывом и основными тезисами.

В наше время искусственный интеллект (ИИ) всё популярнее и стремительно внедряется в самые различные сферы, включая медицину, финансы и транспорт. Однако одной из наиболее перспективных и динамично развивающихся областей применения ИИ является радиоэлектроника. Современные технологии требуют всё более сложных и интеллектуальных решений для обработки сигналов, проектирования схем и оптимизации систем. Внедрение алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей в процесс разработки и эксплуатации радиоэлектронных устройств открывает новые горизонты для повышения их эффективности, надежности и функциональности.

Недавно издание Microwave Journal провело вебинар, посвященный последним тенденциям в области применения искусственного интеллекта в проектировании СВЧ интегральных схем. Спикерами были Эрик Хайам — технический редактор журнала Microwave Journal (модератор дискуссии), Александр Петр — старший директор по продуктам компании Keysight EDA, Эдуард Хайдебрехт — технический директор платформы RapidRF (Miller MMIC), Майкл Томпсон — ведущий инженер группы Virtuoso R&D в Cadence Design Systems, Хуман Зарринкоб — главный менеджер продуктов по беспроводной связи в MathWorks.

Основные тезисы вебинара:

• ИИ рассматривается как инструмент, дополняющий традиционное проектирование СВЧ интегральных схем (ИС), с целью повышения эффективности и сокращения времени разработки
• Применение ИИ позволяет автоматизировать рутинные и сложные задачи: от переноса схем на новый техпроцесс до многопараметрической оптимизации высокочастотных систем
• ИИ способен генерировать новые, нетривиальные схемотехнические решения (обратное проектирование по заданным требованиям), расширяя границы, достижимые человеческим опытом
• Наиболее часто используемые методы: машинное обучение (нейронные сети, глубокое обучение, обучение с подкреплением), модели «черного ящика» и гибридные модели (физические + нейросетевые)
• Наиболее широкое применение ИИ находят в таких задах как синтез электрических схем, оптимизация, перенос решения на другой технологический процесс, ускорение моделирования (нелинейный и электромагнитный анализ, прирост до 1000 раз)
• Потенциально могут найти применение в ближайшее время: интеграция алгоритмов ИИ в архитектуру беспроводных сетей следующего поколения для интеллектуального управления ресурсами радиоканала, расширение применения ИИ от отдельных СВЧ-компонентов к совместному проектированию комплексных систем
• Возможно появление ИИ-ассистентов инженеров-разработчиков микросхем, аналогично тому, как это развивается в других отраслях (например, GitHub Copilot для программирования)

Также эксперты отметили существующие проблемы и новые вызовы данного направления:

• В области СВЧ мало открытых данных для обучения моделей ИИ (компании не готовы делиться собственной интеллектуальной собственностью), необходимы синтетические данные и новые подходы к сбору данных, защищающие конфиденциальность
• Непрозрачность алгоритмов усложняет объяснение решений и поиск причин сбоев при проектировании с помощью ИИ, что вызывает осторожность и недоверие у специалистов. Требуется развитие объяснимых и гибридных моделей
• Полная автоматизация проектирования комплексной системы затруднена множеством факторов (разные техпроцессы, корпусирование, стоимость и доступность производства), поэтому требуется поэтапное решение этих задач

В качестве подтверждения своих тезисов, участники вебинара представили несколько примеров применения ИИ в своих решениях:

• Cadence & MediaTek: интеграция пользовательского алгоритма машинного обучения в среду Virtuoso позволила автоматически перенести и оптимизировать целое семейство генераторов на новый техпроцесс
• MathWorks: применение нейросетей для цифрового предыскажения сигнала усилителя мощности (линеаризация) показало более высокую эффективность по сравнению с классическими методами при широкой полосе диапазонов связи 5G
• RapidRF: полностью автоматический ИИ-синтез СВЧ усилителя мощности (GaN технология, выходная мощность более 10 Вт на частоте 31 ГГц) по заданным требованиям – пример достижения передовых характеристик решения, спроектированного без участия человека

Общий вывод по итогам вебинара. ИИ уже приносит ощутимую пользу в проектировании радиоэлектронной техники, сокращая цикл разработки, повышая продуктивность и предлагая новые варианты решений. В ближайшее время ИИ имеет огромный потенциал применения в этой области, когда будут решены текущие проблемы: дефицит данных, недоверие к ИИ, интеграция в существующие рабочие процессы. ИИ станет ключевым драйвером инноваций, включая развитие сетей 6G и следующих поколений.

Комментарий от команды 50ом Тех

За продолжительный период развития собственных интеллектуальных инструментов для проектирования СВЧ ИС, так или иначе нам довелось прочувствовать некоторые тезисы, приведенные в вебинаре зарубежными коллегами. В их числе:

• Значительное повышение эффективности разработки СВЧ ИС. Например, было подтверждено, что с помощью таких инструментов возможно менее чем за сутки разработать сверхширокополосный SPDT-коммутатор. Речь идет о полном цикле проектирования: от постановки требований до GDS-файла топологии на отечественном технологическом процессе. При этом получены конкурентоспособные электрические характеристики. И достигнутая скорость проектирования ещё не предел!
• Получение сразу нескольких вариантов схемотехнических решений для различного класса устройств (малошумящие усилители, многоразрядные аттенюаторы и фазовращатели, коммутаторы), удовлетворяющих требованиям к комплексу электрических характеристик и пригодных для реализации на выбранном PDK интересующей фабрики по изготовлению СВЧ ИС
• Некоторые решения, полученные ИИ, если и не полностью оригинальные, то, по крайней мере, содержат неочевидные комбинации существующих решений
• Правильное использование ИИ позволяет разрабатывать большее количество схем без экстренного увеличения команды
• Наиболее ярким тезисом является недоверие инженеров к полученным ИИ решениям, палитра аргументов очень разнообразная – от рациональных до эмоциональных

К тезисам коллег можно добавить, что помимо демонстрации успехов ИИ для отдельно взятых задач и верификации подходов в виде изготовленных микросхем, должна проводиться системная работа по следующим направлениям:

• Активное привлечение последователей ИИ-технологий из числа разработчиков СВЧ ИС для формирования сообщества
• Разработка образовательных программ, включающих наряду с классическими методами проектирования новые ИИ-инструменты, благодаря которым обучающийся быстрее получает результат и больше вовлечен в практику
• Бесшовная интеграция в существующие маршруты проектирования