- 大規模言語モデル（LLM）の出現により、半導体チップ設計およびテスト（D＆T）における機械学習（ML）および人工知能（AI）の適用に新たな機会が提供されている。
- 過去20年以上にわたり、半導体産業はD＆TにおけるMLの応用を探索してきたが、多くの約束がある一方で、多くの文脈で課題が残っている。
- 決定支援ML（DSML）と呼ばれるMLのD＆Tへの適用を区別する視点を詳細に説明し、Intelligent Engineering Assistant（IEA）の設計原則とその最初の実用的な具現化であるIEA-Plotを示す。
- IEA-Plotのような具体的な製品を通じて、なぜLLMがIEAで重要な役割を果たし、2つの根本的な質問にどのように答えられるかを説明する。
- Oracle-Checker（OC）スキームという新しいアプローチを紹介し、Interactive Proofsの理論的な考えにインスパイアされ、GPTなどの生成型LLMの効果的な利用を可能にするよう設計されている。
私の考え：半導体チップ設計やテストにおけるMLとAIの適用は、革新的なアプローチを要求しており、IEAやOCスキームのような新しい方法論は、将来の発展に向けた重要な方向性を示していると感じます。