Deep-learning enabled generalized inverse design of multi-port radio-frequency and sub-terahertz passives and integrated circuits

计算机科学 电子线路 太赫兹辐射 电子工程 宽带 端口(电路理论) 拓扑(电路) 电信 电气工程 物理 工程类 光电子学
作者
Emir Ali Karahan,Zheng Liu,Aggraj Gupta,Zijian Shao,Jonathan Zhou,Uday K. Khankhoje,Kaushik Sengupta
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1)
标识
DOI:10.1038/s41467-024-54178-1
摘要

Millimeter-wave and terahertz integrated circuits and chips are expected to serve as the backbone for future wireless networks and high resolution sensing. However, design of these integrated circuits and chips can be quite complex, requiring years of human expertise, careful tailoring of hand crafted circuit topologies and co-design with parameterized and pre-selected templates of electromagnetic structures. These structures (radiative and non-radiative, single-port and multi-ports) are subsequently optimized through ad-hoc methods and parameter sweeps. Such bottom-up approaches with pre-selected regular topologies also fundamentally limit the design space. Here, we demonstrate a universal inverse design approach for arbitrary-shaped complex multi-port electromagnetic structures with designer radiative and scattering properties, co-designed with active circuits. To allow such universalization, we employ deep learning based models, and demonstrate synthesis with several examples of complex mm-Wave passive structures and end-to-end integrated mm-Wave broadband circuits. The presented inverse design methodology, that produces the designs in minutes, can be transformative in opening up a new, previously inaccessible design space.
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