Використання штучного інтелекту для автоматичної оптимізації логічних схем
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У досліджені розглянуто підхід до автоматичної оптимізації цифрових логічних схем із використанням методів штучного інтелекту. Основна увага приділяється можливостям застосування машинного навчання для мінімізації кількості логічних елементів, скорочення затримок сигналів і зниження енергоспоживання. Запропоновано загальну модель, у якій алгоритми Штучний Інтелект аналізують структуру схеми та формують оптимізовану версію без втрати функціональності. Отримані результати демонструють потенціал використання інтелектуальних методів у процесах цифрового проєктування, що відкриває нові перспективи для автоматизації схемотехнічного синтезу.
This paper explores an approach to the automatic optimization of digital logic circuits using artificial intelligence methods.
This paper explores an approach to the automatic optimization of digital logic circuits using artificial intelligence methods.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Гончаренко А. В., Тарновський М. Г., Колесник І. С. Використання штучного інтелекту для автоматичної оптимізації логічних схем // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/26785.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Mano M. M., Ciletti M. D. Digital Design: With an Introduction to the Verilog HDL. — Pearson, 2021.
- Sutter B., et al. “AI-assisted logic optimization in FPGA design.” IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, 2023.
- Hinton G., LeCun Y., Bengio Y. “Deep learning for hardware optimization.” Nature Machine Intelligence, 2022.
- Brown S., Rose J. Field-Programmable Gate Arrays and Reconfigurable Computing. — Morgan Kaufmann, 2019. 5.Азаров О. Д., Гарнага В. А., Клятчeнкo Я. М., Тарасенко В. П.. Комп`ютерна схемотехніка. Комп`ютерна схемотехніка [Текст] : підручник / О. Д. Азаров, В. А. Гарнага, Я. М. Клятчeнкo, В. П. Тарасенко. – Вінниця : ВНТУ, 2018. – 230 с.