人工智能（AI）用途廣泛，在 IC 設(shè)計(jì)也能派上用場！研發(fā)人員使用 AI 減少重復(fù)程序，以降低成本，相關(guān)技術(shù)引發(fā)三星電子、英特爾（Intel）、高通（Qualcomm）、Nvidia 等的關(guān)注。

報(bào)導(dǎo)，工業(yè)設(shè)計(jì)軟件商 ANSYS 宣布，該公司的電遷移（electromigraTIon）sigoff 工具，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法“KNN”，可以確認(rèn)電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（Electronic Design AutomaTIon，EDA）產(chǎn)品的電流是否平均。

芯片電流若過于集中在同一處，會(huì)引發(fā)問題，一如超載路段的道路容易受損。KNN 利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動(dòng)檢查電流是否平均，Nvidia 設(shè)計(jì)的 GPU 就用 KNN 加以檢查。ANSYS 半導(dǎo)體部門首席技術(shù)師 Norman Chang 說，AI 無需人類幫忙，能更快速準(zhǔn)確的找出問題。

學(xué)術(shù)界也看上 AI 功能，伊利諾大學(xué)、北卡羅來納大學(xué)、喬治亞理工學(xué)院（Georgia InsTItute of Technology）攜手成立 CAEML（Center for Advanced Electronics through Machine Learning），要找出方法在 EDA 工具上使用機(jī)器學(xué)習(xí)。

相關(guān)技術(shù)引發(fā)各方興趣，主因制程微縮之后，生產(chǎn)成本提高，需要找到方法削減成本。CAEML 主管 Elyse Rosenbaum 表示，芯片設(shè)計(jì)在模擬時(shí)有其限制，需要比以往更精確的模型。芯片越做越小，零件排列日益緊密，彼此間的串?dāng)_（crosstalk）不斷增加。以手機(jī)而言，電路板可能有 100 種零件，不可能嘗試所有配置方式。他們想打算研發(fā)新模型，讓開發(fā)人員能找出最優(yōu)化設(shè)計(jì)。