AI가 고주파 집적회로 설계의 '암흑예술'을 학습하다

고주파 집적회로(RFIC) 설계는 전자파 특성, 열 관리, 전력 소비를 동시에 최적화해야 하는 복잡한 분야로, 전통적으로 수십 년 경험의 설계자들이 수동으로 수행해왔다.

최근 머신러닝 모델들이 수천 개의 설계 변수, 공정 특성, 물리 제약 조건을 학습해 기존 방법보다 빠르게 최적화된 회로 레이아웃과 성능을 도출하는 데 성공했다.

AI 기반 설계 자동화는 설계 시간을 크게 단축하고, 인간 설계자가 놓칠 수 있는 창의적인 구조를 발견함으로써 칩 성능과 에너지 효율을 동시에 향상시킬 수 있다.

삼성전자, SK하이닉스 등 국내 반도체 기업들이 5G/6G 통신칩과 고주파 아날로그 회로 설계에서 차별화를 추구 중인 만큼, AI 기반 설계 도구 도입은 설계 생산성 향상과 칩 경쟁력 강화의 핵심 전략이 될 것으로 예상된다.

향후 AI 설계자동화 기술이 성숙하면, RFIC 설계자의 역할은 고수준 아키텍처 결정과 창의적 문제해결로 재편될 것이며, 이는 산업 전체의 제품 혁신 속도를 획기적으로 가속화할 가능성이 크다.