@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00185698,
 author = {川村, 一志 and 長谷川, 健人 and 多和田, 雅師 and 戸川, 望 and KAWAMURA, Kazushi and HASEGAWA, Kento and TAWADA, Masashi and TOGAWA, Nozomu},
 issue = {3},
 journal = {情報処理},
 month = {Feb},
 note = {本稿では，LSI配線問題への取り組みとして，機械学習を活用した2次元及び3次元の配線手法を解説する．2次元配線問題に対しては，機械学習を用いて過去の配線パターンを反映するような解をあらかじめ生成し，解空間を限定する．3次元配線問題に対しては，各端子を結ぶ配線が通過するビアを機械学習によりあらかじめ予測し，解空間を限定する．与えられた配線問題の解空間を限定することでその後のルーティングを効率よく実行可能である．さらに，本稿の後半では，筆者らが構築したFPGAを用いた配線問題解法システムを紹介する．配線手法を8台のFPGAに実装し，並列実行させた結果，CPU上での実行と比較して最大82倍の高速化が達成されている},
 pages = {228--231},
 title = {LSIの配線問題 -DAシンポジウムの配線問題解法コンテスト-：2．機械学習とFPGAを用いた配線問題解法への取り組み},
 volume = {59},
 year = {2018}
}