Presentation Information
[C-12-06]Unmet-Specification-Aware Genetic Algorithm Based on Contribution Analysis for Analog Design Automation
◎Hijiri Fujiwara1, Akira Tsuchiya2, Toshiyuki Inoue3, Shigeyuki Miyagi1 (1. The University of Shiga Prefecture, 2. Kansai University, 3. Kyoto Institute of Technology)
Keywords:
Analog integrated circuits,design automation,Explainable AI,Genetic algorithm,SHAP
アナログ回路設計では複数の性能要件を同時に満たす
素子値を探索する必要があり，設計が知識と経験に依存
することから自動化が求められている．性能要件や動作
条件を満たす設計解は有効解であり，複数の有効解を得
ることで性能余裕や設計上の選択肢を確保できる．しか
し，自動探索において未達性能の改善に寄与しにくい設
計変数にも探索が分散すると有効解を十分に確保するこ
とが難しくなる．
関連研究では多数の設計変数による収束性の低下に対
し，説明可能 AI を用いて重要度の低い変数を探索対象
から除外する手法が報告されている．一方で，変数
の削減により有効解の発見に必要な変数まで除外する可
能性がある．そこで本研究では全設計変数と探索範囲を
維持したまま，SHAP 重要度に基づいて未達性能に関係
する変数を重点的に探索する GA を提案する．これによ
り探索変数や探索範囲を削減せず，有効解を効率よく確
保することを目的とする．
素子値を探索する必要があり，設計が知識と経験に依存
することから自動化が求められている．性能要件や動作
条件を満たす設計解は有効解であり，複数の有効解を得
ることで性能余裕や設計上の選択肢を確保できる．しか
し，自動探索において未達性能の改善に寄与しにくい設
計変数にも探索が分散すると有効解を十分に確保するこ
とが難しくなる．
関連研究では多数の設計変数による収束性の低下に対
し，説明可能 AI を用いて重要度の低い変数を探索対象
から除外する手法が報告されている．一方で，変数
の削減により有効解の発見に必要な変数まで除外する可
能性がある．そこで本研究では全設計変数と探索範囲を
維持したまま，SHAP 重要度に基づいて未達性能に関係
する変数を重点的に探索する GA を提案する．これによ
り探索変数や探索範囲を削減せず，有効解を効率よく確
保することを目的とする．