Samsung utiliza IA para escribir scripts de comprobación de chips

Samsung, en colaboración con investigadores de la Universidad Nacional de Seúl, ha presentado Rule2DRC, un agente de IA diseñado para abordar uno de los cuellos de botella más repetitivos del diseño de chips: convertir las reglas de diseño escritas en scripts funcionales de comprobación de reglas de diseño (DRC).”?

Esto importa porque los equipos de chips deben validar miles de restricciones antes de la salida a fabricación, y el paso a un nuevo nodo de proceso a menudo implica reescribir gran parte de esos scripts casi desde cero. El problema se agrava cuando las reglas están redactadas en lenguaje natural pero deben aplicarse en herramientas como KLayout o SVRF.

Rule2DRC apunta directamente a esa brecha. El sistema se construyó a partir de 1,000 pares de reglas de diseño y código de verificación, junto con 13,921 diseños de chip de prueba. Según los desarrolladores, eso les permite evaluar más que si el código generado simplemente se parece a una respuesta de referencia. Pueden probar si un script generado por IA realmente se ejecuta en un motor de verificación real y produce resultados válidos.

El equipo también introdujo SplitTester, un método para seleccionar la mejor opción entre varios scripts generados por el modelo. En lugar de premiar una salida de apariencia pulida, clasifica el código según cómo se comporta al ejecutarse. En entornos EDA, esa es la métrica que realmente importa a los ingenieros: no el texto elegante, sino un script que resista en diseños reales.

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El proyecto también incluye una interfaz gráfica de agente de IA nativa para el diseño. En esa interfaz, un ingeniero puede ver el diseño del chip y ver el código de verificación generado en la misma ventana. Samsung afirma que el sistema ya se ha adaptado a su entorno interno, mientras que la integración con el modelo de lenguaje propio de la compañía aún está en curso. En las demostraciones, el agente analizó instrucciones de texto, seleccionó regiones relevantes del diseño y modificó la geometría de elementos individuales, incluidas las esquinas.

La propuesta de Samsung no es que la IA reemplace a los ingenieros. El sistema traduce requisitos textuales en scripts ejecutables y explora rápidamente alternativas, mientras que los ingenieros y las herramientas de verificación siguen siendo responsables de la corrección. Por eso la empresa está probando la configuración en motores reales en lugar de en benchmarks sintéticos.

El contexto más amplio es claro: Synopsys, Cadence y Siemens EDA ya dominan el mercado EDA y han pasado años impulsando la automatización en reglas, verificación y código de soporte. El esfuerzo de Samsung se parece menos a una demostración de laboratorio y más a un intento de reducir el trabajo manual costoso en una parte del desarrollo de semiconductores donde los errores tardíos pueden costar semanas y mucho dinero.