論文の概要: Machine Learning Driven Global Optimisation Framework for Analog Circuit Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02911v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 03:51:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 12:08:31.222710
- Title: Machine Learning Driven Global Optimisation Framework for Analog Circuit Design
- Title（参考訳）: アナログ回路設計のための機械学習駆動グローバル最適化フレームワーク
- Authors: Ria Rashid, Komala Krishna, Clint Pazhayidam George, Nandakumar Nambath,
- Abstract要約: アナログ回路設計のための機械学習駆動最適化フレームワークを提案する。
最適化アルゴリズムを指向するために,機械学習モデルとスパイスシミュレーションを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a machine learning-driven optimisation framework for analog circuit design in this paper. The primary objective is to determine the device sizes for the optimal performance of analog circuits for a given set of specifications. Our methodology entails employing machine learning models and spice simulations to direct the optimisation algorithm towards achieving the optimal design for analog circuits. Machine learning based global offline surrogate models, with the circuit design parameters as the input, are built in the design space for the analog circuits under study and is used to guide the optimisation algorithm, resulting in faster convergence and a reduced number of spice simulations. Multi-layer perceptron and random forest regressors are employed to predict the required design specifications of the analog circuit. Since the saturation condition of transistors is vital in the proper working of analog circuits, multi-layer perceptron classifiers are used to predict the saturation condition of each transistor in the circuit. The feasibility of the candidate solutions is verified using machine learning models before invoking spice simulations. We validate the proposed framework using three circuit topologies--a bandgap reference, a folded cascode operational amplifier, and a two-stage operational amplifier. The simulation results show better optimum values and lower standard deviations for fitness functions after convergence. Incorporating the machine learning-based predictions proposed in the optimisation method has resulted in the reduction of spice calls by 56%, 59%, and 83% when compared with standard approaches in the three test cases considered in the study.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,アナログ回路設計のための機械学習による最適化フレームワークを提案する。
主な目的は、与えられた仕様セットに対するアナログ回路の最適性能のためのデバイスサイズを決定することである。
提案手法では,機械学習モデルとスパイスシミュレーションを用いて,アナログ回路の最適設計に向けて最適化アルゴリズムを誘導する。
機械学習に基づくグローバルオフラインサロゲートモデルは、回路設計パラメータを入力として、研究中のアナログ回路の設計空間に構築され、最適化アルゴリズムを導出するために使用される。
アナログ回路の設計仕様を予測するために多層パーセプトロンとランダムフォレスト回帰器を用いる。
トランジスタの飽和状態はアナログ回路の適切な動作に不可欠であるため、回路内の各トランジスタの飽和状態を予測するために多層パーセプトロン分類器が使用される。
スパイスシミュレーションを実行する前に、機械学習モデルを用いて候補解の有効性を検証する。
提案手法は,バンドギャップ参照,折り畳まれたカスコード動作増幅器,二段動作増幅器の3つの回路トポロジを用いて検証する。
シミュレーションの結果、収束後のフィットネス関数の最適値と標準偏差がより低いことがわかった。
最適化手法で提案した機械学習に基づく予測を組み込むことで,本研究で検討した3つのテストケースの標準手法と比較して,スパイスコールが56%,59%,83%削減された。
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