강화 학습 기법을 통한 PCB 설계 자동화

### 강화 학습을 통한 PCB 설계의 혁신
* 🎙 이번 그라디언트 데상트 에피소드에서는 호스트 루카스 브왈이 강화 학습을 사용해 PCB 설계를 자동화하는 회사인 **퀼터 AI의 CEO 세르게이 네노**를 인터뷰합니다.
* 🖥 PCB(인쇄 회로 기판)는 복잡한 배선을 통해 **CPU, GPU와 같은 다양한 구성 요소**를 연결하는 전자제품의 핵심 부품입니다.
* ⚡ PCB 설계는 **저항 및 인덕턴스와 같은 물리적 제약**으로 인해 복잡하며, 이로 인해 **신호 품질이 저하**되고 **전선 간 혼선**과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
* 🛠 전통적으로 PCB 설계는 수작업으로 시간이 오래 걸리는 프로세스이며, **기능을 보장하기 위해 여러 개의 프로토타입**을 제작해야 하는 경우가 많습니다.
* 🤖 퀼터 AI는 PCB 설계의 레이아웃 프로세스를 자동화하여 **설계 시간을 몇 주에서 단 몇 시간으로 대폭 단축**하여 엔지니어가 다른 중요한 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다.
* 📊 이 회사는 **강화 학습을 사용하여 구성 요소의 배치와 라우팅을 최적화**하고 PCB 설계를 게임처럼 취급하여 효율성과 안정성을 개선합니다.
* 🔬 초기 시뮬레이션은 전통적인 물리 솔버에 의존했지만, **퀼터 AI는 강화 학습 과정을 개선하기 위해 더 빠른 휴리스틱 기반 시뮬레이션**을 통합하도록 진화하고 있습니다.
* 🚀 궁극적으로는 시간을 절약할 뿐만 아니라 **잠재적으로 사람보다 더 나은 PCB를 설계**하여 이 분야에서 자동화의 역사적 과제를 해결하는 것이 목표입니다.

### PCB 설계 과제와 강화 학습 애플리케이션 살펴보기
* 🔌 인쇄 회로 기판(PCB) 설계는 복잡할 수 있으며, 특히 여러 레이어를 다루고 와이어가 교차하지 않도록 해야 하는 경우 **와이어 교차점을 효과적으로 관리하기 위해 비아를 사용**해야 하는 경우가 많습니다.
* 📐 쿠라토프스키 정리는 특정 그래프를 2D 평면에 포함할 수 없다는 것을 나타내며, **단일 레이어 보드의 한계**와 **레이어 2 디자인이 가진 가능성**을 강조합니다.
* ⚡ 전류 수준과 전압이 과열 및 유전체 고장을 일으킬 수 있으므로 안전한 작동을 보장하기 위해 신중한 계산이 필요하므로 **PCB 설계에서 전력 고려 사항은 매우 중요**합니다.
* 🚀 고속 보드로의 전환에는 **신호에 차동 쌍**을 사용하는 것이 포함되며, 노이즈를 최소화하고 신호 무결성을 유지하기 위해 **정밀한 트레이스 지오메트리**가 필요합니다.
* 🔍 디자인 프로세스가 발전함에 따라 **회귀 테스트는 필수적인 요소**가 되었으며, 팀은 사용자가 소프트웨어의 기능과 제약 조건을 이해하도록 하면서 **속도와 안정성을 개선**하는 데 집중하고 있습니다.
* 💻 약 20명으로 구성된 엔지니어링 팀은 순수한 탐구에서 집중적인 개발로 전환하면서 **연구와 실제 적용 사이의 균형**을 강조합니다.
* 🔍 팀은 다양한 PCB 복잡성을 수용하기 위해 모델과 프로세스를 지속적으로 개선하고 있기 때문에 **다양한 보드 설계에 일반화해야 하는 과제**가 남아 있습니다.
* 👥 머신러닝, 강화 학습, C++ 개발 분야의 직원을 적극적으로 채용하고 있으며, 특히 **로봇 공학 및 자율 주행 기술에 대한 배경 지식**을 갖춘 지원자를 모집하여 역량을 강화할 계획입니다.

세르게이 네노의 퀼터 AI는 강화 학습을 사용하여 PCB 설계를 자동화하여 설계 시간을 대폭 단축하고 안정성을 개선합니다.

AI in electronics: Quilter’s journey in PCB design

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강화 학습을 통한 PCB 설계 자동화

PCB 또는 인쇄 회로 기판은 전자제품의 구성 요소를 연결하는 데 매우 중요하지만 신호 저하 및 전자기 간섭과 같은 요인으로 인해 설계가 복잡합니다.

세르게이 네노가 설립한 퀼터 AI는 강화 학습을 사용하여 전통적으로 수작업과 시간이 많이 소요되는 PCB 설계를 자동화하고 있습니다.

이 회사의 접근 방식은 전선 간 누화와 같은 일반적인 설계 문제를 해결하고 PCB 생산의 전반적인 효율성과 효과를 개선하는 것을 목표로 합니다.

PCB 설계 과정은 회로도를 만들고, 설계를 레이아웃한 다음, 기판을 제조하는 과정으로 이루어집니다.

발표자의 회사는 강화 학습을 사용하여 레이아웃 프로세스를 자동화하고, 부품 배치와 라우팅을 최적화하는 게임처럼 PCB 설계를 처리하는 것을 목표로 합니다.

궁극적인 목표는 설계 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축하여 엔지니어가 다른 중요한 작업에 집중하고 궁극적으로 사람보다 더 나은 기판을 설계할 수 있도록 하는 것입니다.

PCB 설계 자동화는 지난 60여 년간 복잡한 문제였으며, 기존의 도구는 효과가 없는 것으로 판명되었습니다.

작업의 조합적 특성과 물리적 제약을 고려해야 하는 어려움으로 인해 기계가 인간을 능가하기란 쉽지 않습니다.

창업자의 회사는 사용자가 디자인을 제출할 수 있는 오픈 베타 도구를 제공하여 이 문제를 해결하기 위해 노력하고 있으며, 예상치 못한 흥미로운 사용 사례로 이어지고 있습니다.

컴파일러가 전자 제품 설계에 미치는 영향

발표자는 레이아웃 설계에 대한 접근 방식을 바꾸고 있는 컴파일러를 사용하여 전자제품의 보드 크기를 최적화하는 방법을 모색하고 있습니다.

컴파일러는 현재 1,000~2,000개의 핀이 있는 보드를 처리하지만 마더보드와 같이 더 복잡한 보드를 처리하기 위해서는 개선이 필요합니다.

레이어링은 와이어 연결을 관리하는 데 사용되며 비아를 통해 레이어 간에 점프가 가능하지만 레이어를 추가하면 제조 비용과 복잡성이 증가합니다.

집에서 회로 기판을 만드는 것은 특히 단층 설계의 경우 전선 교차점을 관리하기 어렵기 때문에 어려울 수 있습니다.

비아를 사용하여 레이어 사이를 이동하면 전선의 교차점을 제거하는 데 도움이 되지만, 제조 공차와 실제 치수는 추가적인 제약을 초래합니다.

전원 공급 장치 고려 사항과 전류 중심 가열은 PCB 설계의 핵심 요소이며, 더 높은 전류를 위해 더 두꺼운 전선이 필요합니다.

모델 적응 및 테스트 효율성 향상

빛의 속도는 서로 가깝게 연결된 전선의 차동 임피던스에 의해 제어되며, 곧 새로운 디자인이 출시될 예정입니다.

강화 학습은 모델 적응에 사용되며, 상위 수준의 계획과 클래식 코드는 세부 사항을 처리합니다.

환경 구현을 위해 Python에서 C++로 전환하면서 교육 및 생산 주기가 크게 빨라졌고 회귀 테스트와 사용자 경험도 개선되었습니다.

강화 학습 연구를 위한 팀 구축

이 팀은 약 20명으로 구성되어 있으며, 주로 엔지니어링에 중점을 두고 컴파일러, 애플리케이션, 제품 팀에서 다양한 역할을 담당하고 있습니다.

팀 운영 방식은 연구와 엔지니어링의 균형을 유지하며, 순수한 탐색에서 보다 집중적인 개발 모드로 전환하고 있습니다.

설립자의 강화 학습에 대한 배경 지식은 온라인 강좌와 실제 응용 프로그램에서 시작되어 회사 설립으로 이어졌습니다.

물리학 시뮬레이션과 실제 머신러닝 과제에서 AI의 역할

물리 시뮬레이션을 위한 AI 애플리케이션은 PCB 및 칩 설계와 같은 프로세스를 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있어 주목을 받고 있습니다.

이 연사는 머신러닝 알고리즘의 오류를 완화하기 위해 후보 생성 및 규칙 확인을 명확하게 구분하는 것이 중요하다고 강조합니다.

또한 다양한 보드 설계에 걸쳐 일반화할 때의 고유한 과제와 로봇 공학 및 자율 주행 자동차에 대한 배경 지식을 갖춘 후보가 강화 학습 역할에 갖는 가치에 대해 강조합니다.