論文の概要: HeaRT: A Hierarchical Circuit Reasoning Tree-Based Agentic Framework for AMS Design Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19669v1
• Date: Mon, 24 Nov 2025 20:11:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.147246
• Title: HeaRT: A Hierarchical Circuit Reasoning Tree-Based Agentic Framework for AMS Design Optimization
• Title（参考訳）: HeaRT: AMS設計最適化のための木に基づくエージェントフレームワーク
• Authors: Souradip Poddar, Chia-Tung Ho, Ziming Wei, Weidong Cao, Haoxing Ren, David Z. Pan,
• Abstract要約: HeaRTは自動化ループの基本的な推論エンジンであり、インテリジェントで適応的でヒューマンスタイルの設計最適化に向けた第一歩である。 HeaRTは、40サイクルのベンチマークリポジトリで、推論精度97%、Pass@1のパフォーマンス98%を一貫して示しています。 実験の結果,HeaRTはサイズおよびトポロジー設計適応タスクにおいて3倍の収束性が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.18012004667103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Conventional AI-driven AMS design automation algorithms remain constrained by their reliance on high-quality datasets to capture underlying circuit behavior, coupled with poor transferability across architectures, and a lack of adaptive mechanisms. This work proposes HeaRT, a foundational reasoning engine for automation loops and a first step toward intelligent, adaptive, human-style design optimization. HeaRT consistently demonstrates reasoning accuracy >97% and Pass@1 performance >98% across our 40-circuit benchmark repository, even as circuit complexity increases, while operating at <0.5x real-time token budget of SOTA baselines. Our experiments show that HeaRT yields >3x faster convergence in both sizing and topology design adaptation tasks across diverse optimization approaches, while preserving prior design intent.
• Abstract（参考訳）: 従来型のAI駆動のAMS設計自動化アルゴリズムは、基盤となる回路の振る舞いをキャプチャするための高品質なデータセットへの依存、アーキテクチャ間のトランスファビリティの低下、適応メカニズムの欠如によって、依然として制約を受けています。 この研究は、自動化ループの基本的な推論エンジンであるHeaRTを提案し、インテリジェントで適応的でヒューマンスタイルの設計最適化に向けた第一歩である。 HeaRTは、回路の複雑さが増大しても、推論精度が97%、Pass@1パフォーマンスが98%で、SOTAベースラインの0.5倍のリアルタイムトークン予算で運用されていることを一貫して示しています。 実験の結果,HeaRT は様々な最適化手法にまたがるサイズおよびトポロジ設計適応タスクにおいて,事前の設計意図を保ちながら >3 倍の精度で収束することがわかった。

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