Geração Automática de Modelos por Técnicas de Aprendizagem

Trabalhos Finais de Curso 2004/2005

SLIP - Previsão de Interligações ao Nível de Sistema

Geração Automática de Modelos por Técnicas de Aprendizagem

Enquadramento

Este trabalho enquadra-se num projecto de investigação realizado em colaboração com a empresa Cadence Design Systems, uma das maiores empresas mundiais na área de ferramentas de projecto em Electrónica.

O constante avanço tecnológico permite projectar circuitos e sistemas electrónicos com uma funcionalidade e complexidade crescentes. O projecto desses sistemas processa-se numa sequência de fases através das quais a funcionalidade do sistema vai sendo verificada e o nível de detalhe do projecto vai aumentando. Nesta metodologia, usualmente denominada por top-down, os níveis de maior detalhe correspondem à implantação física do circuito ou à sua descrição a nível eléctrico. Estas descrições são no entanto demasiados complexas para permitir a análise de sistemas completos. É assim necessário construir modelos de módulos ou sub-sistemas que encapsulem a sua funcionalidade e permitem a análise a níveis superiores. Dado que muitas vezes, por razões de eficiência, os projectistas querem reutilizar módulos anteriormente projectados e testados (por exemplo de um projecto anterior), seria de grande utilidade poder caracterizar esses módulos directamente e construir modelos abstractos do seu comportamento. Esses modelos poderiam ser então utilizados nos níveis superiores de projecto.

Objectivo

Pretende-se investigar técnicas de Aprendizagem automáticas para a geração automáticas de macromodelos de sistemas e circuitos electrónicos.

Descrição

Neste trabalho pretende-se investigar a possibilidade de utilização de técnicas de aprendizagem automática para a geração automáticas de macromodelos de sistemas. A partir de dados obtidos por simulação do comportamento dos sistemas, pretendem-se avaliar o potencial das técnicas de aprendizagem, nomeadamente de Support Vector Machines ou Redes Neuronais, para a geração de macromodelos de comportamento. Pretende-se avaliar a capacidade destas técnicas de gerar modelos parametrizáveis em situações que envolvem um reduzido reduzido número de parâmetros e também em situações envolvendo muitos parâmetros. Pretende igualmente aferir-se automáticamente da qualidade dos modelos gerados.