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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Autonomous Creation of Analog Integrated Circuits based on Self-Learning of Design Expertise

Description du projet

L’apprentissage automatique pourrait accélérer la conception de circuits analogiques sophistiqués

La tendance visant à rendre tout ce qui nous entoure intelligent a décuplé les besoins pour des technologies avancées de semi-conducteurs et de traitement intelligent des données. Malgré les avancées accomplies dans ce domaine, la conception des circuits analogiques accuse un sérieux retard par rapport à son homologue numérique: les circuits analogiques sont toujours produits en laboratoire, ce qui entraîne des cycles sujets à erreurs ainsi que des coûts de développement élevés. Le projet AnalogCreate, financé par l’UE, exploitera le potentiel de l’apprentissage automatique pour accélérer la conception de circuits intégrés avancés pour des applications prometteuses en matière d’information et de communication. Les activités du projet permettront, pour la première fois, la création autonome de circuits analogiques abordables, des spécifications jusqu’à une configuration entièrement vérifiée, le tout sans intervention humaine.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-ADG - Advanced Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-ADG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

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

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Région
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 2 500 000,00

Bénéficiaires (1)

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