자연어 명세로 실리콘 포토닉 소자 자동 설계하는 AI 프레임워크 PICasso

• PICasso는 자연어 명세를 YAML 거쳐 GDS로 변환하는 포토닉 회로 자동 설계 프레임워크다.
• PDK 인식, 자동 배치·배선, DRC/LVS 검증, 포토닉 시뮬레이션까지 파이프라인에 포함됐다.
• 36개 과제로 구성된 PIC-Set 벤치마크로 AI 기반 포토닉 설계를 평가할 수 있다.

논문은 자연어 명세를 구조화된 YAML로 변환한 뒤 이를 다시 GDS(반도체·포토닉 레이아웃 표준 포맷)로 생성하는 파이프라인을 갖춘 PICasso 프레임워크를 소개한다. PDK(공정설계키트) 인식 지식 주입, 자동 배치·배선, DRC/LVS 검증, SAX 기반 포토닉 시뮬레이션까지 포함한 종단간(end-to-end) 설계 자동화를 시도했다.

실리콘 포토닉 집적회로는 광통신, 데이터센터 인터커넥트, 센서 등에서 활용도가 커지고 있으나 설계 과정이 반도체 설계와 유사하게 전문 인력과 시간이 많이 드는 분야다. 최근 AI를 활용한 EDA(전자설계자동화) 자동화 연구가 디지털·아날로그 반도체 설계에서 포토닉 설계로 확장되는 흐름 속에서 이번 연구도 위치한다.

포토닉 소자 설계 엔지니어나 파운드리 입장에서는 자연어 명세 기반 자동 설계가 반복적인 배치·배선·검증 작업의 초기 단계를 단축할 수 있는지가 관심사가 될 수 있다. 이를 객관적으로 평가하기 위해 36개 파라미터화된 설계 과제로 구성된 PIC-Set 벤치마크를 함께 제시한 점도 실무 도입 판단에 참고 자료가 될 수 있다.

다만 발췌에는 실제 정확도나 DRC/LVS 통과율 등 정량적 성능 지표가 담겨 있지 않아, 자동 생성된 설계가 실제 파운드리 공정 기준을 얼마나 충족하는지는 원문 확인이 필요하다.

본문은 수집한 기사의 제목과 발췌를 바탕으로 AI가 정리한 해설입니다. 수치·날짜·조문 등 세부 사실은 원문에서 확인하세요.