Improvement of placement order optimization model for adiabatic quantum-flux-parametron integrated circuit via machine learning
山田 剛久, 齋藤 蕗生, 田中 智之, Ayala Christopher, 吉川 信行 （横浜国大）
Abstract:我々は，超伝導集積論理回路の一つである断熱量子磁束パラメトロン(Adiabatic Quantum Flux Parametron : AQFP)について研究を行っている。AQFP論理回路には素子の向きや信号線の配線長の限界など配置制約が多く，遺伝的アルゴリズムでの配置最適化では，多大な時間を必要とする問題がある。そこで本研究は，AQFP集積回路の配置設計を少ない時間での最適するために，強化学習とニューラルネットワークモデルに注目した。本論文では，機械学習による配置最適化を実現するために必要な配置順番最適化モデルの改良検討を行う。