Número do Painel
Autor
Instituição
UFSC
Tipo de Bolsa
PIBIC/CNPq
Orientador
CRISTINA MEINHARDT
Depto
DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA E ESTATÍSTICA / INE/CTC
Centro
CENTRO TECNOLOGICO
Laboratório
Embedded Computing Laboratory
Grande Área / Área do Conhecimento
Ciências Exatas e da Terra /Ciências Exatas e da Terra
Sub-área do Conhecimento
Ciência da Computação
Titulo
Exploração de técnicas de aprendizado na minimização lógica e posicionamento de células
Resumo

Circuitos integrados VLSI (Very Large Scale Integration) usando nanotecnologia requisitam novas metodologias de projeto e ferramentas de EDA (Electronic Desing Automation - Automação do projeto eletrônico) para lidar com os problemas decorrentes do processo de fabricação, tais como o aumento da complexidade das regras de projeto na etapa de manufa- tura. Neste trabalho são consideradas alternativas de algoritmos e estruturas de dados para a etapa de síntese lógica. Os métodos de síntese lógica desenvolvidas neste trabalho baseiam-se em técnicas de aprendizado de máquina, as quais vêm demonstrando potencial para conduzir a soluções algorítmicas relevantes na área. Os resultados experimentais da adoção de árvores de decisão no desenvolvimento de métodos de síntese lógica mostrou o potencial da técnica em soluções de baixo tempo de execução.

Link do Videohttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/226519
Palavras-chave
ferramentas EDA, algoritmos, machine learning, árvore de decisão, sintese lógica
ColaboradoresMateus Grellert
Augusto Berndt
Jônata Tyska Carvalho
Brunno Alves de Abreu

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