Efficient Analog Integrated Circuit Sizing with GenAI (eBook)
78 Seiten
Springer-Verlag
978-3-031-87105-4 (ISBN)
This book focuses on the automation of analog integrated circuit design, particularly the sizing process. It introduces an innovative approach leveraging generative artificial intelligence, specifically denoising diffusion probabilistic models (DDPM). The proposed methodology provides a robust solution for generating circuit designs that meet specific performance constraints, offering a significant improvement over conventional techniques. By integrating advanced machine learning models into the design workflow, the book showcases a transformative way to streamline the process while maintaining accuracy and reliability.
| Erscheint lt. Verlag | 1.4.2025 |
|---|---|
| Reihe/Serie | SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology | SpringerBriefs in Computational Intelligence |
| Zusatzinfo | XVII, 78 p. 38 illus., 28 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Technik ► Bauwesen | |
| Schlagworte | Analog Integrated Circuit Sizing • Analog Synthesis with Generative AI • Applied Generative Artificial Intelligence • Electronic Design Automation • Inverse Sizing Problem |
| ISBN-10 | 3-031-87105-7 / 3031871057 |
| ISBN-13 | 978-3-031-87105-4 / 9783031871054 |
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