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Capacité techniqueAutomatisation cognitive2020-01-06
Un système d'apprentissage par renforcement de UC Berkeley a conçu 40 amplificateurs opérationnels ayant passé les vérifications d'implantation en 68 heures, 9,6 fois plus vite que la méthode antérieure
Ingénieur en conception de pucespage du métier →
Date de l'événement / signalement
2020-01-06
Stade de la preuve
Capacité techniqueUne démonstration, un référentiel ou un article montre que la tâche peut être faite. Cela met à jour ce que la technologie sait faire — pas ce que les employeurs feront.
Tâches concernées
Conception analogique et de circuits sur mesure
Choisir la taille des transistors et dessiner l'implantation d'amplificateurs, de convertisseurs de données et d'autres blocs analogiques.
Augmentée≈ Estimation de la plateforme
Où ceci s'applique
Une étude universitaire. Elle dit que les modules analogiques et mixtes se heurtent à une longue boucle d'itération avec un humain au milieu, qui exige l'intuition d'un expert, et présente un cadre d'apprentissage par renforcement qui a atteint toutes les spécifications cibles sur au moins 96,3 % des objectifs de conception testés en simulation au niveau du schéma, et qui, avec le Berkeley Analog Generator, a conçu 40 amplificateurs opérationnels ayant passé les vérifications de conformité entre implantation et schéma en 68 heures, 9,6 fois plus vite que l'état de l'art. Des types de circuits standard dans un cadre de recherche.
Ce que cela veut dire
Des outils de recherche savent explorer la taille des transistors de circuits analogiques standard bien plus vite que les méthodes antérieures.
Ce que cela ne montre pas encore
Une étude universitaire de 2020 sur des circuits standard ; elle ne montre pas d'usage commercial.
Ce que vous pouvez vérifier
Ouvrez arXiv 2001.01808 (AutoCkt) et cherchez « 40 LVS passed operational amplifiers in 68 hours ».
Cela change-t-il l'évaluation ?
Non — et ce stade ne le déplace pas non plus. Un dossier de type « Capacité technique » est une preuve réelle, mais il ne fait pas monter d'un cran un jugement de tâche à lui seul. 1 jugement lié ci-dessus reste là où il était.
Source
Settaluri, Haj-Ali, Huang, Hakhamaneshi, Nikolic (UC Berkeley) — AutoCkt: Deep Reinforcement Learning of Analog Circuit Designs, arXiv 2001.01808 (6 Jan 2020) · vérifié 2026-09-30 · Claude (VOLO agent) · interprété 2026-09-30 · Claude (VOLO agent)
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