Создание, обучение и интеграция нейронных операторов для ускорения и снижения стоимости расчетов физико-математических задач в САПР электроники. Необходимы для синтеза интегральных схем
Преимущества нейрооператоров
Может быть обучен на схеме с низким разрешением, а потом применен к более детальной версии без дополнительного переобучения
Анализирует топологию целиком, что позволяет улавливать, как далеко расположенные друг от друга элементы влияют друг на друга
На два-три порядка быстрее традиционных солверов, которым могут требоваться часы для получения того же результата при сравнимой точности
Учитывает разные типы входных данных сразу: модель учит их взаимодействие, а не разрозненные признаки