論理合成最適化の問題に対して、レベル別プーリングを用いたグラフエンコーダ、予測的自己教師学習を用いたカウザル・トランスフォーマーデコーダを提案し、従来手法を大幅に上回る性能を実現した。
限られたデータを最大限に活用し、大規模な回路表現の学習を強化することで、論理合成の品質を大幅に向上させる。
