ジーダット、群馬大学と共同で、AI 技術によるカスタムLSI 設計環境の構築へ

News Release
（JE11-EP-19008）
報道機関各位
2019 年 9 月 6 日
株式会社ジーダット
国立大学法人群馬大学



ジーダット、群馬大学と共同で、AI 技術によるカスタム LSI 設計環境の構築へ


株式会社ジーダット（本社：東京都中央区、社長：松尾和利、以下「ジーダット」）は、国立大学法人
群馬大学（本部所在地：群馬県前橋市、学長：平塚 浩士、以下「群馬大学」）と共同研究契約を締結
しました。ジーダットの半導体設計技術と群馬大学の AI 技術との共同研究により、設計スキルを組み
込んだ、高効率なカスタム LSI 設計環境の構築を目指します。


群馬大学大学院理工学府 電子情報部門 高井 伸和 准教授の研究室では、世界で初めて深層学習と強化
学習を回路設計に応用した研究成果があります。またジーダットは、世界で初めて実用的なセルベース
単位（AnaCell）のアナログ回路設計手法を実現しています。このセルベース手法に、設計ノウハウを
学習させた AI を適用することで、ブロックレベルのアナログ回路設計を自動化することが可能となり
ます。


半導体におけるアナログ設計は、微小な入力信号を高精度に処理することが求められ、デジタル設計の
ようには、自動化が進んでいません。設計では素子単位にパラメータを調整し、そのたびに数時間から
数週間におよぶ高精度シミュレーションを実行し、確認しながら、半年から１年以上をかけて設計され
ています。
Society5.0 における IoT やセンサ、車載、AI 用のエッジなどの中核となるミックスドシグナル LSI 設
計では、このアナログ部の設計期間や工数が、製品の開発期間や、製品のコストに大きく影響します。


群馬大学では、ニューラルネットワークの regression analysis model を適用し、オペアンプ回路の仕
様（消費電力、直流利得、スルーレートなど 13 項目）から、個々のトランジスタのパラメータを高速
に推定する手法を実現しました。
さらに、強化学習手法の Q-Learning により、既存の回路特性を数倍向上させることにも成功しました。
これらの手法をジーダットのセルベースの設計手法と回路設計ノウハウを組み入れることで、さらに探
索範囲を大幅に削減することが可能となり、従来の最適化手法では困難であった、実設計に適用できる
アナログ回路の自働化が可能となります。


AI 技術をアナログ設計に適用し、設計スキルを組み込んで高品質な自働化が実現することで、ミックス
ドシグナル LSI の設計期間、コストが削減され、ボトルネックが解消されることで、Society5.0 の早期
の実現に向けて貢献できると確信しております。




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 News Release

■ 株式会社ジーダット（Jedat Inc.）概要
所 在 地：東京都中央区湊 1-1-12 HSB 鐵砲洲
創 業：2004 年 2 月 2 日
資 本 金：760,109,810 円
代 表 者：代表取締役社長 執行役員 松尾 和利
U R L：http://www.jedat.co.jp
事業内容：半導体や FPD（Flat Panel Display）向け CAD ソフトウェア（EDA）の研究、開発、
販売およびコンサルテーション


■ 国立大学法人 群馬大学 概要
所 在 地：群馬県前橋市荒牧町四丁目２番地
代 表 者：学長 平塚 浩士
U R L：http://www.gunma-u.ac.jp/


■ 本件に関するお問い合わせ先


○ 株式会社ジーダット
営業企画部 小野 信任
TEL：03-6262-8400


○ 国立大学法人 群馬大学
理工学部庶務係
TEL：0277-30-1014


以上




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