Применение нейронных сетей для сегментации изображений в задаче быстрой трассировки интегральных схем

В работе исследуются возможности применения нейросетевых методов для решения задачи глобальной трассировки интегральных схем. Разработан алгоритм генерации обучающей выборки на основе волнового алгоритма Ли, позволяющий синтезировать трехмерные матрицы с препятствиями и точками, которые нужно соединить. Для обучения выбрана полносверточная нейронная сеть U-Net, эффективная для семантической сегментации изображений. Проведена оценка качества результатов на тестовой выборке. Показано значительное сокращение времени трассировки по сравнению с волновым методом, однако доля маршрутов без разрывов составила лишь 37%. Предложены пути улучшения обучающей выборки и адаптации подхода под реальные условия с использованием файлов DEF и GUIDE. В работе продемонстрирован потенциал нейросетевых методов для ускорения задачи трассировки, однако требуется продолжение исследований для повышения качества и надежности результатов. Работа полезна для специалистов в области проектирования интегральных схем и машинного обучения.