基本情報
| ブース | T9404 |
| 国 | US |
| ウェブサイト | www.leafylab.io |
会社概要
Leafy Labは自社をNEXT-GEN DESIGN AGENTと表現し、半導体バリューチェーン向けのagentic design optimizationを開発し、チップのautopilotを可能にするためのツールを構築しています。2030年までに$197Bを超えると予測されるソフトウェア、検証、IP市場を対象とし、独自のIntelligence Agentsによってこの設計領域を拡張しようとしています。チップ設計者の直感と自動simulation pipelinesを統合し、現在のtrial-and-error型設計をagentic optimization workflowへ置き換えます。プラットフォームはpower、performance、areaのglobal optimumを追求し、性能が3.6倍改善した例を示しています。この最適化をfirst-silicon successの向上と、少なくとも50%速いtime-to-marketにつなげています。Leafy Labは従来の製造装置や材料を供給するのではなく、半導体設計、検証、layout optimization、predictive device modelingの交点で活動します。
展示製品
Leafy Labはこの中核製品をAgentic Design Platformと呼んでいます。これはmulti-agent AI frameworkとして構築されています。このフレームワークは判定役のdesigner agentsとエンジニア役のlayout agentsを組み合わせ、同じ設計最適化プロセス内で補完的な役割を持たせます。継続的なactive-learning loopsを通じて、複雑なfabrication rulesと数兆の設計変数を並列で自律的に探索します。Leafy Labは、agentic platformがdesign blueprintsを数時間で最適化済みのtape-out-ready layoutsへ変換でき、従来は経験豊富なエンジニアが数か月の手作業を必要としたと説明しています。目的はlayout生成の自動化だけでなく、チップ設計者の直感とautomated simulation pipelinesを取り込みながらpower、performance、areaを最適化することです。Leafy Labは半導体device modeling向けにPredictive Device AIも提供します。標準AI modelsは通常数百万のdata pointsを必要とする一方、silicon dataは非常に少ないと説明しています。explainable modelsは50未満の測定から学習し、transistor behaviorsを2% testing errorで予測するとされています。この2% testing errorを70%を超えるerrorsのtraditional modelsと比較し、限られたsilicon dataで予測を行うアプローチとして示しています。Agentic Design PlatformとPredictive Device AIにより、設計layout自動化、非常に大きな設計変数空間の探索、tape-out準備、半導体設計フローでのtransistor behavior predictionを扱います。
対応領域・製品
- 半導体Agentic設計最適化プラットフォーム
- マルチエージェントAIチップレイアウト最適化
- 数時間でtape-out-ready最適化レイアウト生成
- 50未満の測定からトランジスタ挙動を予測