¿Cómo se puede aplicar la inteligencia artificial en EDA?

Si, es todo el tiempo. Prácticamente todo lo que hacemos en implementación digital comenzó en inteligencia artificial. Ahora estamos implementando ~ 10 millones de bloques de transistores planos, lo que es mucho más que la capacidad de un ser humano de comprender lo que está sucediendo sin asistencia de la máquina. Para elegir un ejemplo menor, el método de vanguardia para seleccionar las ubicaciones de las celdas es una aplicación de una técnica de optimización matemática, cuya otra aplicación principal es el aprendizaje automático.

La siguiente fase es usar más inteligencia artificial para determinar qué cambios debe realizar un diseñador humano en el código RTL, las restricciones o el plano para ayudar a las herramientas a cerrar el diseño.

Las mejores casas de diseño ya pueden completar la mayoría de los bloques en un chip, los más fáciles, sin necesidad de un humano para ayudar con el diseño. Las mayores ganancias de productividad, que es lo que realmente estamos buscando, provienen de elevar el nivel de lo que realmente necesita intervención humana y lo que solo necesita revisión humana.

Sí, pero hay un problema con las herramientas: para que una IA aprenda necesita experimentar, y la cosecha actual de herramientas es demasiado lenta y / o costosa para aprender algo en un tiempo razonable.

Probablemente iría más rápido si la gente pensara en EDA para que sea amigable con la inteligencia artificial. La metodología RTL no es amigable para máquinas o personas.

Por el lado positivo, los motores de redes neuronales también deberían ser buenos para simular circuitos.