人類設計的微波集成電路與AI設計的微波集成電路對比
AI是如何設計微波集成電路
AI能學會設計集成電路，靠的是一個“基于聚類和異步的優勢行動者評論家算法模型”。
文章介紹道，該模型包含兩部分——聚類算法和強化學習神經網絡模型。
其中，聚類算法用來對網格化的集成電路的設計動作進行劃分，即將集成電路的多個設計動作聚成幾個典型的動作類，類似于經驗豐富的集成電路模型設計師對模型的參數化設置；強化學習模型則基于聚類算法劃分的典型動作簇作為策略網絡輸出的動作類別，預測當前集成電路模型的設計動作，然后再由價值網絡評估該設計動作的好壞，以找出最優策略，從而達到自動設計微波集成電路的技術功效。
“我們設計了一個稱為關系歸納神經網絡的架構，它可以快速有效地學習集成電路內部數據之間的規律，從而達到設計任意復雜集成電路的目的?！毖芯咳藛T表示，在其方案中，集成電路形狀被定義為一組參數化網格，當每個網格發生變化時，由標準的CAE軟件包計算出結果，然后使用聚類算法對這些結果的變化進行分類，最后交由強化學習神經網絡進行決策。
圖1 | RINN架構。
a, 聚類算法的數據集，即網格模型的S參數變化矩陣。
b，聚類算法。
c、網格化的模型和S參數矩陣訓練深度強化學習模型。
d，以c為輸入，以動作的概率向量π和價值標量v為輸出的深度強化學習模型。
基于關系歸納神經網絡的微波集成電路模型設計框架如圖1所示，其包含兩部分：聚類算法（圖1b）和強化學習神經網絡模型（圖1d）。在本框架中，聚類算法用來對網格化的集成電路的設計動作進行劃分，即對集成電路的多個設計動作聚成幾個典型的動作類，類似于經驗豐富的集成電路模型設計師對模型的參數化設置；強化學習模型（采用A3C算法）基于聚類算法劃分的典型動作簇作為策略網絡輸出的動作類別，預測當前集成電路模型的設計動作，然后再由價值網絡評估該設計動作的好壞，以找出最優策略，從而達到自動設計微波集成電路的技術能力。
基于AI設計濾波器、天線案例分析
論文中針對微波傳輸線電路、濾波器電路、天線電路自動設計的不同方面進行的幾項綜合研究已經取得成功，下面我們來一起看看論文中的2個研究案例。
1.基于RINN 進行濾波器設計
為了考驗RINN 濾波器設計的能力，研究者采用了四種濾波器設計任務，其中心頻率分別是9.3GHz、11.5GHz、7.55GHz 和6.95GHz，但是第四個濾波器的長度和寬度限制在5mm*5mm。具體設計任務見表1，具體設計方案見圖2。
表1四種濾波器設計任務
圖2 | 濾波器的聚類 可視化結果。
a）濾波器模型。
b-d）設計好的濾波器模型的表面電流密度分布、電場分布和磁場分布。
e）網狀模型（meshed model）。
f-j）設計好的濾波器上的典型動作集群（action cluster）可視化結果。
k-o）典型動作集群的可微S 11 曲線。
AI從零開始學習如何在不知道設計規則的前提下設計MWIC 模型。通過觀察AI設計過濾器的動作，我們發現AI實際上已經學會了類似于工程師的動作。為了降低通帶回波損耗并增加濾波器的插入損耗，第一項任務的AI學會了逐步調整當前頻率下諧振器之間的耦合系數，其設計過程如圖3（a-c）所示。
第二項任務和第三項任務的AI首先學會調整諧振器的長度，以達到移動中心頻率的目的，然后調整諧振器之間的耦合系數，以減少通帶回波損耗，增加插入損耗，其設計過程如圖3（d-i）所示。
圖3 | 基于RINN 架構的濾波器設計流程。
a-c）第一個任務的優化濾波器模型，及其回波損耗（S_11）和插入損耗（S_21）變化圖。
d-f）、g-i）、j-l）分別是第二、三、四個任務的優化濾波器模型、回波損耗（S_11）變化圖和插入損耗（S_21）變化圖。
m）四個任務的學習曲線。智能體的學習速度與設計任務的復雜度相關，設計任務越復雜，智能體的學習速度越慢。
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