AI가 바꾸는 아날로그 회로 설계의 미래: 자동화와 최적화의 조화

Jinhai Hu, Wang Ling Goh, Yuan Gao의 논문은 AI 기반 다중 목표 베이지안 최적화와 AI 통합 회로 전달 함수 모델링을 통해 아날로그 회로 설계의 자동화 및 최적화를 달성한 연구 결과를 제시합니다. AI를 활용하여 아날로그 회로 성능을 향상시키고 설계 시간을 단축하는 것은 물론, 시스템 수준의 최적화까지 가능함을 보여줍니다.

최근 발표된 Jinhai Hu, Wang Ling Goh, Yuan Gao의 논문 "AI-Powered Agile Analog Circuit Design and Optimization"은 인공지능(AI)이 아날로그 회로 설계의 혁신을 주도하고 있음을 보여줍니다. 기존의 복잡하고 시간이 많이 걸리던 아날로그 회로 설계 과정을 AI가 자동화하고 최적화하는 시대가 도래한 것입니다.

논문에서는 두 가지 주요 접근 방식을 제시합니다. 첫째, 다중 목표 베이지안 최적화(MOBO) 를 사용하여 트랜지스터 크기를 AI 기반으로 자동 조정하는 방법입니다. 선형으로 조정 가능한 트랜스컨덕터를 예시로, 직접적인 회로 매개변수 최적화의 효율성을 입증했습니다. 이를 통해 설계자는 반복적인 수동 조정에서 벗어나, 더욱 빠르고 정확하게 최적의 회로를 구현할 수 있습니다. 이는 마치, 숙련된 장인의 손길을 AI가 대신하는 것과 같다고 할 수 있습니다.

둘째, 키워드 발견(KWS) 애플리케이션에 AI 통합 회로 전달 함수 모델링을 적용하여 시스템 수준의 최적화를 달성했습니다. 머신러닝 학습 루프 내에서 아날로그 대역 통과 필터를 최적화하는 실험을 통해, AI가 아날로그 구성 요소와 애플리케이션 수준 지표를 동시에 최적화할 수 있음을 보여주었습니다. 이는 단순히 회로 자체만을 최적화하는 것을 넘어, 최종 애플리케이션 성능까지 고려한 통합적인 최적화를 의미합니다.

이러한 두 가지 접근 방식을 결합하여 얻은 결론은 명확합니다. AI는 아날로그 회로 설계에서 성능을 향상시키고, 반복적인 설계 과정에 드는 노력을 대폭 줄이며, 아날로그 구성 요소와 애플리케이션 성능을 동시에 최적화할 수 있다는 것입니다. 이는 아날로그 회로 설계 분야의 패러다임 전환을 예고하는 획기적인 성과입니다. 앞으로 AI는 더욱 정교하고 효율적인 아날로그 회로 설계를 가능하게 하여, 다양한 분야에서 혁신적인 기술 발전을 견인할 것으로 기대됩니다. 하지만, AI의 편향성이나 예측 불가능성 등에 대한 주의도 필요하며, AI가 설계 전 과정을 완전히 대체하기보다는 설계자의 창의성과 경험을 보조하는 역할에 집중해야 할 것입니다.