본 논문은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 아날로그 회로 설계를 자동화하는 방법을 제시합니다. 다중 목표 베이지안 최적화(MOBO)를 사용한 AI 지원 트랜지스터 크기 조정을 통해 직접적인 회로 매개변수 최적화를 수행하고, 선형으로 조정 가능한 트랜스컨덕터를 예시로 제시합니다. 또한, 키워드 발견(KWS) 애플리케이션에서 시스템 레벨 최적화를 위한 AI 통합 회로 전달 함수 모델링을 제시하고, 머신 러닝 훈련 루프 내 아날로그 대역 통과 필터 최적화를 통해 이를 증명합니다. 결론적으로 AI를 통해 아날로그 성능을 향상시키고, 설계 반복 작업을 줄이며, 아날로그 구성 요소와 애플리케이션 수준 지표를 공동 최적화할 수 있음을 보여줍니다.
