ARCS: Schnelle Analogschaltungsgenerierung mit Graph-Attention
Das neue System ARCS (Autoregressive Circuit Synthesis) ermöglicht die schnelle Erzeugung kompletter, SPICE‑simulierbarer Analogschaltungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchverfahren, die Minuten benötigen, liefert AR…
- Das neue System ARCS (Autoregressive Circuit Synthesis) ermöglicht die schnelle Erzeugung kompletter, SPICE‑simulierbarer Analogschaltungen.
- Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchverfahren, die Minuten benötigen, liefert ARCS fertige Topologien und Bauteilwerte in Millisekunden.
- Ein hybrider Ansatz kombiniert einen graph‑basierten VAE und ein Flow‑Matching‑Modell mit einer SPICE‑basierten Rangfolge.
Das neue System ARCS (Autoregressive Circuit Synthesis) ermöglicht die schnelle Erzeugung kompletter, SPICE‑simulierbarer Analogschaltungen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchverfahren, die Minuten benötigen, liefert ARCS fertige Topologien und Bauteilwerte in Millisekunden.
Ein hybrider Ansatz kombiniert einen graph‑basierten VAE und ein Flow‑Matching‑Modell mit einer SPICE‑basierten Rangfolge. Auf 32 verschiedenen Topologien erreicht das System 99,9 % Simulation‑Validität bei lediglich acht SPICE‑Bewertungen – das ist 40‑mal weniger als bei genetischen Algorithmen.
Für die Einzelschaltungsgenerierung nutzt ARCS einen topologie‑bewussten Graph‑Transformer, der mit einer Best‑of‑3‑Kandidatenauswahl 85 % Validität in 97 ms erzielt. Das ist mehr als 600‑mal schneller als ein zufälliger Suchansatz.
Die technische Innovation liegt in der Anpassung von Group Relative Policy Optimization (GRPO) an das Multi‑Topology‑Reinforcement‑Learning. Durch eine per‑Topologie normalisierte Vorteilsauswertung behebt das Verfahren ein kritisches Problem von REINFORCE und steigert die Validität um 9,6 Prozentpunkte in nur 500 Lernschritten – das entspricht zehnmal weniger Schritten. Zusätzlich garantiert ein grammatikalisch eingeschränktes Decodieren 100 % strukturelle Validität durch topologie‑sensitives Token‑Masking.
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