AI-assisterad kretsdesign med aktiv inlärning

Viktiga resultat som projektet gav

Vi har implementerat aktiv inlärning för ML-modeller som används för att designa mikrovågskretsar i en intern cloudmiljö på Ericsson och uppnått förväntad prestanda i och med att aktiv inlärning visat sig resultera i bättre ML-modeller för samma mängd träningsdata.

Långsiktiga effekter som förväntas

Att framtagandet av vissa typer av ML-modeller blir mer effektivt genom att aktiv inlärning tillämpas.

Upplägg och genomförande

Projektet började med att studenten gick igenom relevant vetenskaplig litteratur och satte sig in i vad vi på Ericsson hittills har gjort inom ML-assisterad kretsdesign. Därefter togs en ML-modell lämpad för aktiv inlärning fram och en inlärningsloop implementerades i en cloudmiljö hos Ericsson. Aktiv inlärning jämfördes sedan med konventionell slumpmässig datagenerering och visade sig medföra betydande fördelar.