NeuroSPICE：物理学に基づいたニューラルネットワークによる回路シミュレーション

この論文は、物理学に基づいたニューラルネットワーク（PINN）を使用した回路シミュレーションの新しいアプローチであるNeuroSPICEを紹介しています。その重要性は、従来のSPICEシミュレータの限界を克服する可能性にあり、特に新しいデバイスのモデリング、設計最適化、および逆問題の解決を可能にします。トレーニング中には速度や精度でSPICEに及ばないものの、PINNの柔軟性は、複雑で高度に非線形なシステムに独自の利点を提供します。

• •NeuroSPICEは、回路シミュレーションに物理学に基づいたニューラルネットワーク（PINN）を利用しています。
• •バックプロパゲーションを通じて残差を最小化することにより、回路の微分代数方程式（DAE）を解きます。
• •新しいデバイスのモデリング、設計最適化、および逆問題の解決に利点があります。
• •高度に非線形なシステムをシミュレーションするための柔軟なアプローチを提供します。