強化学習を用いた素子値探索による演算増幅器の性能向上

摘要

本論文では、Q-Learningを用いてコンピュータ自身が回路設計のノゥハウを学習し演算増幅器の性能を向上させる手法を提案した。演算増幅器をQ-Learningを用いて素了値探索を行った結果、対象の回路の性能を向上させることが可能であると確認できた。また、実際に設定したパラメータは目標値と評価値だけであるため、回路の事前知識なしでも本手法を使うことができる。今後、より精度を向上させることで対象の回路構成で最良の素子値の組み合わせを発見することが可能になると考えられる。