eda para projeto de circuito integrado analógico baseado em

EDA PARA PROJETO DE CIRCUITO INTEGRADO
ANALÓGICO BASEADO EM TÉCNICAS DE PARETO
Rafael Castello Wassouf, Rodrigo Alves de Lima Moreto, Salvador Pinillos Gimenez.
Centro Universitário da FEI
Av. Humberto de Alencar Castelo Branco, 3972.
[email protected], [email protected]
Resumo: Visto que o projeto de circuitos integrados
(CIs) analógicos é um sistema de múltiplas variáveis de
entrada e múltiplos objetivos e que atualmente sua
otimização é complexa, demorada e depende da
experiência do projetista, este trabalho de iniciação
cientifica visa à implementação de uma ferramenta
computacional de auxílio ao projeto de CIs analógicos
utilizando a metodologia de Fronteira de Pareto. O uso
desta ferramenta permitirá a redução do ciclo de projeto
dos CIs analógicos.
1. Introdução
No presente contexto mundial, com o desenfreado
avanço tecnológico e a alta demanda por projetos de
engenharia, que utilizam em sua implementação os
Circuitos Integrados (CIs) analógicos são enormes.
Além disso, atualmente existem poucas ferramentas de
auxílio ao projeto de CIs analógicos (Electronic Design
Automation, EDA). Elas servem para auxiliar o projeto
de CIs analógicos e reduzir o tempo de projeto [1].
O projeto de CIs analógicos é um sistema de
múltiplas variáveis de entrada com múltiplas variáveis
de saída (Multi-Objective Problem, MOP) [1].
Os sistemas com características MOP são um grande
desafio nas mais diversas áreas da ciência, como
engenharia, logística e economia. Uma forma de
resolver sistemas MOP é através de métodos heurísticos
evolucionários de inteligência artificial (IA), como por
exemplo, o Multi-Objective Evolutionary Algorithm
(MOEA), método que se utiliza de algoritmos genéticos
(GA) para encontrar as melhores soluções dos objetivos
(especificações) do projeto. Os MOEAs podem ser
classificados conforme a Figura1 [2].
Figura 1 – Classificação dos MOEAs [2].
Dentro desse contexto, existe dentro do Centro
Universitário da FEI, um grupo de pesquisa que realiza
pesquisas para a otimização de projetos de CIs
analógicos com a utilização dos diferentes tipos de
MOEAs, à priori, progressivo e à posteriori, sendo que
os dois primeiros tipos já concluídos [3] e o último tipo,
à posteriori, ainda por ser realizado.
Portanto esse projeto de pesquisa tem por objetivo a
implementação de uma ferramenta EDA que usa a
metodologia à posteriori de Fronteira de Pareto, para
realizar projetos e otimização de CIs analógicos.
2. Metodologia
O software evolucionário será implementado em
linguagem de programação C. O método a posteriori
escolhido é o de Fronteira de Pareto, que usará a
metodologia de algoritmo genético (AG) para a
obtenção das potenciais soluções do projeto de CIs.
Além disso, ele estará integrado ao SPICE Opus [2]
O sistema evolucionário será aplicado
inicialmente a um amplificador operacional de
transcondutância (OTA).
3. Conclusões
Até o momento deste projeto de pesquisa, foi
realizado os estudos bibliográficos pertinentes a área de
Eletrônica Evolucionaria, que usa métodos heurísticos
de Inteligência Artificial (Algoritmo Genético), focando
no projeto de CIs analógicos. Esperamos até o final
deste projeto de pesquisa finalizar a implementação
dessa ferramenta EDA.
4. Referências
[1] A. P. de M. Leme. Um estudo sobre otimização
evolucionária e extração de conhecimento de Fronteiras
de Pareto aplicado a um amplificador operacional de
transcondutância.(2012).
[2] COELLO, C. A. C. LAMONT, G. B. and
VELDHUIZEN, D. A. V. Evolutionary Algorithms for
Solving Multi-Objective Problems (Genetic and
Evolutionary Computation), Springer-Verlag New
York, Inc., Secaucus, NJ, USA, 2006.
[3] MORETO, Rodrigo Alves de Lima; REGO,
Turcato; LEME, Antonio; THOMAZ, Carlos Eduardo;
GIMENEZ, Salvador Pinillos. OTIMIZAÇÃO EM
CONTROLE E AUTOMAÇÃO. Projeto de um OTA
CMOS por meio de um sistema evolucionário integrado
ao SPICE, São Bernardo do Campo Sba
Controle&Automação vol.23 no.6 .2012.
Agradecimentos
Rafael gostaria de agradecer sua família e sua
namorada, Flávia Oliveira, por estarem comigo nos
meus altos e baixos. Agradecimentos também a
FAPESP, CNPq e CAPES.
Rafael C. Wassouf (11.111.286-8 / PIBIC)