Access:101

伝送線路からEMCまで！学習済みAIで超高速最適化

Linuxで作る電子回路設計AI


機械学習を用いた回路シミュレーションの最適化手法を紹介し，計算時間を大幅に短縮できる可能性や，配線条件の予測方法を解説する内容である　〈著：池田浩昭〉

【出典】：［VOD/Pi5 KIT/data］最適解を高速応答！Linuxで作る電子回路設計AI

画像クリックで動画を見る．または記事を読む

伝送線路設計における学習済みAIの高速最適化

電子回路設計では伝送線路の特性を正確に把握し，最適な配線条件を決定することが重要です．従来，電磁界シミュレーションによる解析は高精度ですが，1回の計算に1分程度かかり，数十万回の繰り返し計算が必要な最適化では数週間の計算時間を要していました．そこで機械学習を活用したAIモデルが登場し，同様の解析をわずか数十秒で実行可能にしています．例えば学習済みのモデルを使うと，33万回の計算を36秒に短縮できるため，設計サイクルの大幅な短縮に貢献します．

この高速化の背景には，遺伝的アルゴリズム（GA）などの最適化手法と組み合わせた機械学習モデルの活用があります．パラメータのチューニングを繰り返す際に計算負荷が高い問題も，AIモデルを用いることで計算量を抑えられます．さらに放射モードの解析においても，放射パターンからモード分類を行い，基板の配線や電源グラウンドの寄与を特定することが可能です．これにより，将来的には遠方からの放射ノイズの原因特定もAIで支援できる見込みです．

Linux環境での機械学習実装と応用

本技術ではUnix/Linux環境を主体に機械学習の処理を行います．シェル・スクリプトを活用してデータ処理や一括実行を効率化し，Pythonの機械学習ライブラリであるKeras（TensorFlow API）を使ってニューラル・ネットワークを構築します．ランダム・フォレスト（RF）も採用し，初学者でも扱いやすいアルゴリズムを用いています．ラズベリー・パイ 5に事前セットアップされた環境が用意されており，面倒な環境構築をせずにすぐに実習が可能です．Windows環境の場合はWSL2やCygwinを導入すれば同様の処理を実行できます．

具体的な応用例として，差動線路の物理形状情報（配線幅，配線間隔，絶縁層厚み）から奇モード・インピーダンス$Z_{odd}$と偶モード・インピーダンス$Z_{even}$を予測する順問題があります．逆に，目標とする$Z_{odd}$と$Z_{even}$に一致する配線条件を導出する逆問題も機械学習で解決可能です．さらに3本の差動配線から12ポートのSパラメータを予測し，反射損失や挿入損失，クロストークの最適化にもAIを活用しています．

TDR波形解析と回路構成予測のAIモデル

時間領域反射測定（TDR）波形から回路構成を予測するAIモデルも開発しています．Qucs-Sで生成した回路モデルをNGSPICEでシミュレーションし，得られたTDR波形を訓練データとして用います．これにより，TDR波形の特徴から回路構成を分類・推定する機械学習モデルを構築可能です．こうした一連の処理は，Pythonスクリプトやシェル・スクリプトで自動化されており，効率的に学習・推論を行えます．

データ生成から学習，推論に至るまでの流れは以下のとおりです．