PICasso: シリコンフォトニクスデバイスの自律最適化のためのAI設計フレームワーク

フォトニック集積回路（PIC）は、データセンター、通信、センサーなど多岐にわたる分野でその重要性を増していますが、その設計は極めて複雑で専門知識を要します。従来の設計手法は時間がかかり、設計者の経験に大きく依存していました。このボトルネックを解消するため、PICassoというAI支援設計フレームワークが開発されました。PICassoの核心は、自然言語で与えられた設計仕様を、構造化されたNL（自然言語）からYAML、そしてGDS（物理設計データ）へと変換するパイプラインです。このプロセスには、PDK（プロセス設計キット）の知識が注入され、自動配置配線、DRC/LVS（設計ルールチェック/レイアウト対回路図比較）検証、SAXベースのフォトニックシミュレーションが統合されています。この技術的アプローチにより、設計サイクルの劇的な短縮と、設計品質の向上が期待されます。また、研究チームは、36種類のパラメータ化されたPIC設計タスクからなる「PIC-Set」ベンチマークを導入し、複数の最先端LLM（大規模言語モデル）を統一プロトコルで評価しました。これにより、AI駆動型フォトニック設計の可能性と課題が明確になります。PICassoは、半導体設計者、光通信機器メーカー、研究機関にとって、革新的な設計ツールとなり、シリコンフォトニクスの応用分野を大きく広げる可能性があります。将来的には、AIがより複雑な物理設計課題を自律的に解決し、新たな材料や構造の探索にも貢献することが期待されます。