MaskOpt：集積回路製造におけるAIを推進するための大規模マスク最適化データセット

本論文では、集積回路（IC）マスク最適化における深層学習の応用を改善するために設計された、新しい大規模データセットであるMaskOptを紹介しています。このデータセットは、45nmノードの実際のIC設計を使用し、標準セル階層を組み込み、周囲のコンテキストを考慮することにより、既存のデータセットの制限に対処します。著者らは、これらの要素が実用的なマスク最適化にとって重要であることを強調しています。セルおよびコンテキスト対応のマスク最適化のベンチマークを提供することにより、MaskOptは、より効果的な深層学習モデルの開発を促進することを目指しています。この論文には、最先端のモデルの評価と、コンテキストサイズと入力アブレーションの分析が含まれており、データセットの有用性と分野への潜在的な影響を強調しています。実世界のデータと実践的な考慮事項に焦点を当てているため、これは貴重な貢献です。

• •ICマスク最適化のための大規模データセットMaskOptを紹介。
• •45nmノードの実際のIC設計を使用。
• •セルおよびコンテキスト対応のマスク最適化に焦点を当てています。