AI가 설계한 회로, 인간 전문가 능가하다! CircuitMind의 혁신적인 다중 에이전트 프레임워크

중국 연구진이 개발한 CircuitMind는 다중 에이전트 프레임워크와 집단 지성을 활용, LLM의 한계를 극복하고 인간 수준의 효율적인 회로 설계를 가능하게 했습니다. 특히 14B Phi-4 모델은 기존 최고 성능 모델들을 능가하며 오픈소스로 공개되어 학계 및 산업계의 협력을 기대하게 합니다.

최근 거대 언어 모델(LLM)이 코드 생성 분야를 혁신적으로 바꾸고 있지만, 하드웨어 설계에 적용했을 때는 인간 설계보다 38%~1075%나 많은 게이트 수를 생성하는 문제점이 있었습니다. 하지만 중국 북경항공우주대학교(BUAA) 연구진이 개발한 CircuitMind는 이러한 한계를 뛰어넘는 혁신적인 다중 에이전트 프레임워크로 주목받고 있습니다.

CircuitMind: 인간 수준의 효율성 달성

CircuitMind는 다음과 같은 세 가지 핵심 혁신을 통해 인간과 경쟁력 있는 효율성을 달성합니다.

1. 구문 고정(Syntax Locking): 기본 논리 게이트로 생성을 제한하여 설계의 안정성과 효율성을 높입니다.
2. 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation): 지식 기반 설계를 가능하게 하여 더욱 정교하고 최적화된 회로 생성을 지원합니다.
3. 이중 보상 최적화(Dual-Reward Optimization): 정확성과 효율성을 동시에 고려하여 최적의 균형을 찾습니다.

TC-Bench: 집단 지성을 활용한 객관적 평가

연구진은 CircuitMind의 성능을 평가하기 위해 TC-Bench라는 새로운 벤치마크를 도입했습니다. TC-Bench는 TuringComplete 생태계(수십만 명의 참여자가 경쟁하는 회로 설계 플랫폼)의 집단 지성을 활용하여 객관적인 평가 기준을 제공합니다. 실험 결과, CircuitMind를 통해 모델 구현의 55.6%가 복합 효율성 지표에서 최고 수준의 인간 전문가를 능가하거나 동등한 수준을 달성했습니다.

놀라운 결과: 14B Phi-4 모델의 괄목할 만한 성능 향상

가장 주목할 만한 성과는 14B Phi-4 모델의 성능 향상입니다. CircuitMind를 적용한 14B Phi-4 모델은 GPT-4o mini와 Gemini 2.0 Flash를 능가하며, 특별한 훈련 없이도 상위 25% 인간 전문가와 비교할 만한 효율성을 달성했습니다. 이는 AI가 인간의 집단 지성을 활용하여 하드웨어 최적화의 새로운 패러다임을 제시한다는 것을 의미합니다.

오픈소스 공개: 함께 성장하는 AI 시대의 시작

연구진은 CircuitMind의 모델, 데이터, 코드를 https://github.com/BUAA-CLab/CircuitMind에서 오픈소스로 공개했습니다. 이를 통해 학계와 산업계의 활발한 협력과 AI 기반 하드웨어 설계 기술의 발전을 가속화할 것으로 기대됩니다. AI와 인간의 협력을 통해 더욱 발전된 미래 기술을 만들어 나갈 수 있을 것입니다. CircuitMind는 단순한 기술적 진보를 넘어, AI와 인간의 공존과 협력을 통해 더 나은 미래를 만들어갈 수 있는 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다.