计算机研究与发展

作者：蔡华洋,黄兴,刘耿耿,

关键词：连续微流控生物芯片, 深度强化学习, 控制逻辑, 控制通道网络, 对角通道布线,

随着电子设计自动化技术的迅速发展，连续微流控生物芯片成为了目前最具前景的生化实验平台之一.该芯片通过采用内部的微阀门以及微通道来操纵体积仅为毫升或纳升的流体样品，从而自动执行混合和检测等基本的生化实验操作.为了实现正确的生化测定功能，部署于芯片内部的微阀门通常需要由基于多路复用器的控制逻辑进行管控，其通过控制通道获得来自核心输入的控制信号以实现精确切换.由于生化反应通常需要非常高的灵敏度，因此为了保证信号的即时传输，需要尽可能地减少连接每个阀门的控制路径长度，以降低信号传输的时延.此外，为了降低芯片的制造成本，如何有效减少控制逻辑中通道的总长度也是逻辑架构设计需要解决的关键问题之一.针对上述问题，提出了一种基于深度强化学习的控制逻辑布线算法以最小化信号传输时延以及控制通道总长度，从而自动构建高效的控制通道网络.该算法采用竞争深度Q网络架构作为深度强化学习框架的智能体，从而对信号传输时延和通道总长度进行权衡评估.此外，针对控制逻辑首次实现了对角型的通道布线，从根本上提高了阀门切换操作的效率并降低了芯片的制造成本.实验结果表明，所提出的算法能够有效构建高性能、低成本的控制逻辑架构.

来源：2025年第4期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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