info:eu-repo/semantics/article
The influence of machine learning on the future of static time analysis Julio Julio Torres Tello.
La influencia del aprendizaje automático en el futuro del análisis de tiempo estático
Registro en:
10.33262/concienciadigital.v7i1.3.2964
Autor
Torres Tello, Julio
Institución
Resumen
Introduction. Static Timing Analysis (STA), fundamental in the design of integrated circuits, involves evaluating the temporal performance of digital circuits under various conditions to meet certain constraints, through simulation. Despite its importance, traditional ATS faces several limitations when considering the increasing complexity of the integrated circuit manufacturing process in its models. The inclusion of Artificial Intelligence (AI) is seen as a promising solution to improve the precision and efficiency of the ATS, thus reducing design cycles in the electronics industry. Objective. To study the influence that the inclusion of AI has, and may have in the future, for the optimization of the ATS, and therefore to reduce design cycles in the electronics industry. Methodology. AI has been integrated into Static Time Analysis (STA), improving accuracy and efficiency when estimating delays, modeling process variations, and optimizing routes and synthesis processes. This integration addresses the complexity and variability of modern integrated circuits, accelerating design convergence, reducing iterations, and improving design quality. Additionally, AI is applied in model characterization for ATS, using adaptive simulations to accelerate the verification process and significantly reduce time to market, crucial in the semiconductor industry. This article reviews the current state and future projections of the contribution of AI in the ATS. Discussion. The future of STA promises a series of advances that seek to improve its capabilities and address emerging challenges in integrated circuit design. These developments include greater integration with Machine Learning (ML) to improve accuracy and efficiency. With the evolution towards smaller process nodes, STA will need to adapt to manage the increased complexity and variability introduced, employing more sophisticated ML algorithms. Additionally, STA is expected to focus more on power and reliability considerations, incorporating additional metrics and more complex data analysis, with the help of AI, to ensure energy efficiency and robustness against reliability issues. Conclusion. The future of ATS is shaping up to be constant innovation and adaptation to meet the changing needs of the semiconductor industry. Technological and methodological advances will play a crucial role in ensuring the timely delivery of high-performance and reliable integrated circuit designs. Given AI's data analysis and optimization capabilities, its revolutionary potential in ATS is considerable, especially with the growing inclusion of increasingly demanding requirements. Introducción. El Análisis de Tiempo Estático (ATS), fundamental en el diseño de circuitos integrados, implica evaluar el rendimiento temporal de circuitos digitales bajo diversas condiciones para cumplir ciertas restricciones, mediante simulación. A pesar de su importancia, el ATS tradicional enfrenta varias limitaciones a la hora de considerar en sus modelos la creciente complejidad del proceso de fabricación de circuitos integrados. La inclusión de Inteligencia Artificial (IA) se vislumbra como una solución prometedora para mejorar la precisión y eficiencia del ATS, reduciendo así los ciclos de diseño en la industria electrónica. Objetivo. Estudiar la influencia que tiene en la actualidad, y que puede tener a futuro la inclusión de la IA para la optimización del ATS, y por lo tanto para reducir los ciclos de diseño en la industria de la electrónica. Metodología. La IA se ha integrado en el Análisis de Tiempo Estático (ATS), mejorando la precisión y eficiencia al estimar retrasos, modelar variaciones de proceso y optimizar rutas y procesos de síntesis. Esta integración permite abordar la complejidad y variabilidad de los circuitos integrados modernos, acelerando la convergencia del diseño, reduciendo iteraciones y mejorando la calidad del diseño. Además, IA se aplica en la caracterización del modelo para ATS, utilizando simulaciones adaptativas para acelerar el proceso de verificación y reducir significativamente el tiempo de comercialización, crucial en la industria de semiconductores. En este artículo se hace una revisión del estado actual y las proyecciones a futuro del aporte de la IA en el ATS. Discusión. El futuro del ATS promete una serie de avances que buscan mejorar sus capacidades y abordar los desafíos emergentes en el diseño de circuitos integrados. Estos desarrollos incluyen una mayor integración con el Aprendizaje Automático (ML) para mejorar la precisión y eficiencia. Con la evolución hacia nodos de proceso más pequeños, el ATS deberá adaptarse para manejar la mayor complejidad y variabilidad introducida, posiblemente empleando algoritmos de ML más sofisticados. Además, se espera que el ATS se enfoque más en consideraciones de potencia y confiabilidad, incorporando métricas adicionales y análisis de datos más complejos, posiblemente con la ayuda de la IA, para garantizar la eficiencia energética y la robustez contra problemas de confiabilidad. Conclusión. El futuro del ATS se perfila hacia una constante innovación y adaptación para satisfacer las cambiantes necesidades de la industria de semiconductores. Aprovechando avances tecnológicos y metodológicos, el ATS jugará un papel crucial en asegurar la entrega puntual de diseños de circuitos integrados de alto rendimiento y fiabilidad. Dada la capacidad de optimización y análisis de datos de la IA, su potencial revolucionario en el ATS es considerable, especialmente ante la creciente inclusión de requisitos cada vez más exigentes. Área de la ciencia: ingeniería electrónica.