PICasso：用于硅光子器件自主优化的人工智能设计框架

arXiv:2608.26113v1 公告类型：新 摘要：我们推出了 PICasso，这是一种人工智能辅助框架，用于根据自然语言规范自动合成、验证和优化光子集成电路 (PIC)。 PICasso 将结构化的 NL -> YAML -> GDS 生成管道与 PDK 感知知识注入、自动布局和布线、DRC/LVS 验证和基于 SAX 的光子模拟结合起来。为了系统地评估 AI 驱动的光子设计，我们引入了 PIC-Set，这是涵盖核心光子基元和多组件电路的 36 个参数化 PIC 设计任务的基准。使用 PIC-Set，我们在统一的评估协议下对几种最先进的大型语言模型 (LLM) 进行基准测试，包括结构和功能 $Spec@k$、优化效率和扰动下的鲁棒性等新指标。在整个基准测试中，与普通的 LLM 生成相比，PICasso 显着提高了端到端规范满意度。在高复杂性电路上，结构性 $Spec@3$ 高达 92.7%，功能性 $Spec@3$ 高达 52%。此外，PICasso 持续降低电路插入损耗，通过仿真引导优化将平均损耗从 4.98 dB 降低至 3.25 dB（改善 1.74 dB）。这些结果表明，结构化域约束、物理验证和仿真反馈将 LLM 从脆弱的网表生成器转变为实用的 PIC 设计代理，能够生成可制造的布局，并且与基于 GUI 的手动工作流程相比，其运行时间具有竞争力。