(コラム)電気回路シミュレーションとAIを組み合わせる #2｜すきまエンジニア

「3. 高速化・近似モデルの構築」においては、SPICEなどの回路シミュレータにおける計算時間の削減や、大規模回路の振る舞いを効率的に解析するための手法として、AI（特に機械学習）を活用して“近似モデル（サロゲートモデル）”を構築するアプローチが注目されています。以下では、その概要や実現方法、利点・課題などを詳しく掘り下げます。 なぜ近似モデルが有効か • SPICEシミュレーションの計算負荷 反復的な解析（例：設計パラメータ探索）を行う際に、一つ一つの回路構成を詳細にSPICEシミュレーションすると膨大なCPU時間を要します。 • 大規模・高周波・過渡解析の難しさ 回路規模が大きかったり、高周波・高速動作での詳細な挙動を解析しようとするとさらに計算リソースが必要になります。 • 機械学習でブラックボックス化 入力（回路のパラメータや条件）と出力（シミュレーション結果）を大量に学習させるこ