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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Autonomous Creation of Analog Integrated Circuits based on Self-Learning of Design Expertise

Projektbeschreibung

Maschinelles Lernen könnte die Gestaltung anspruchsvoller analoger Schaltungen vorantreiben

Das Zeitalter, in dem alles intelligent ist, hat zu einem sprunghaften Anstieg des Bedarfs an fortschrittlichen Halbleitertechnologien und intelligenter Datenverarbeitung geführt. Trotz Fortschritten auf diesem Gebiet hinkt die Entwicklung analoger Schaltungen ihrem digitalen Pendant hinterher: Analoge Schaltungen werden immer noch im Labor hergestellt, was zu fehleranfälligen Zyklen und hohen Entwicklungskosten führt. Das EU-finanzierte Projekt AnalogCreate wird das Potenzial des maschinellen Lernens nutzen, um den Entwurf fortschrittlicher integrierter Schaltungen für vielversprechende Informations- und Kommunikationsanwendungen zu beschleunigen. Die Projektaktivitäten werden erstmals die autonome Erstellung erschwinglicher analoger Schaltungen von der Spezifikation bis zum vollständig verifizierten Layout erlauben, ohne dass menschliches Feedback erforderlich ist.

Ziel

Progress in semiconductor technology and in intelligent data processing are converging today, opening the door to countless smart ICT applications through the Cloud and Internet of Everything, to the peoples benefit in years to come. Applications that interact with the physical world (e.g. environmental sensing, healthcare, autonomous vehicles, etc.), also need analog integrated circuits in the cyber-physical or edge layer. But while digital circuits are largely synthesized automatically through software, the analog circuits are mainly still handcrafted in industry with low design productivity. This results in long and error-prone design cycles, and the high development costs jeopardize many potential new ICT applications from ever being realized (e.g. solutions for rare diseases). It becomes even more problematic when moving to advanced technologies below 16 nm CMOS, that come with way more design and layout rules to be dealt with. The showstopper for state-of-the-art analog synthesis tools is that they require design heuristics and constraints to be entered explicitly by designers in order to handle the humongous solution space and to steer the circuit and layout optimizations towards acceptable solutions. The proposed disruptively new approach is to use the self-learning capabilities of advanced machine learning algorithms to self-learn and then exploit the design expertise and constraints from the many available successfully completed designs. Also a true circuit topology synthesis approach will be developed to create a proper (possibly novel) schematic from the target specifications, as well as an innovative formal analog design verification approach based on Quick Error Detection. These innovations will enable for the first time ever to truly autonomously create analog circuits from specifications to fully verified layout without direct input from any designer in the loop, and therefore enable the affordable implementation of many promising ICT applications.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-ADG - Advanced Grant

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-ADG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 2 500 000,00
Adresse
OUDE MARKT 13
3000 Leuven
Belgien

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Region
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 2 500 000,00

Begünstigte (1)

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