(57)【要約】【課題】回路から放射される電磁波の遠方界を、機械学習を用いて推定する場合に、精度良く推定する。【解決手段】推定装置１は、対象の回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素について、各対象要素の種別に応じた強調方法で、対象の回路のパターン画像の各対象要素を強調した強調パターン画像を生成する。そして、推定装置１は、強調パターン画像を用いて、既存の推定モデルにより対象の回路から放射される電磁波または熱の遠方界を推定する。【選択図】図１
2020060877.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
対象の回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素について、各対象要素の種別に応じた強調方法で、前記対象の回路のパターン画像の各対象要素を強調した強調パターン画像を生成し、
前記強調パターン画像を用いて、既存の推定モデルにより前記対象の回路から放射される電磁波または熱の遠方界を推定する
処理を実行させる推定プログラム。
【請求項２】
前記対象要素は、前記対象の回路の電磁波または熱の放射に対して影響のある要素である
ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
【請求項３】
前記対象要素は、外部より指定を受けた前記対象の回路に含まれる要素である
ことを特徴とする請求項２に記載の推定プログラム。
【請求項４】
前記対象要素は、前記対象の回路に含まれ所定の基準を満たす要素である
ことを特徴とする請求項３に記載の推定プログラム。
【請求項５】
前記対象要素が配線であり、前記対象の回路の電磁波の遠方界を推定する場合には、前記強調方法は、前記配線の長さおよび前記配線からの距離に基づいて強調する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定プログラム。
【請求項６】
前記対象要素が素子であり、前記対象の回路の電磁波の遠方界を推定する場合には、前記強調方法は、前記素子および前記素子が接続された配線の特性インピーダンスの不整合量に基づいて強調する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定プログラム。
【請求項７】
前記対象要素が配線であり、前記対象の回路の熱の遠方界を推定する場合には、前記配線の長さ、前記配線の太さ、および、前記配線からの距離に基づいて強調する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定プログラム。
【請求項８】
前記対象要素が素子であり、前記対象の回路の熱の遠方界を推定する場合には、前記素子の抵抗値および前記素子からの距離に基づいて強調する
ことを特徴とする請求項４に記載の推定プログラム。
【請求項９】
前記推定モデルは、前記強調方法で、学習データとしての回路のパターン画像の各対象要素を強調した強調パターン画像と、正解の遠方界とを用いて学習したモデルである
ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
【請求項１０】
第１の回路に対するシミュレーション結果を示す遠方界と、前記第１の回路に含まれる対象要素を変動させた第２の回路に対するシミュレーション結果を示す遠方界とが近似する場合には、前記第２の回路のパターン画像を前記学習データとして追加する
ことを特徴とする請求項９に記載の推定プログラム。
【請求項１１】
対象の回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素について、各対象要素の種別に応じた強調方法で、前記対象の回路のパターン画像の各対象要素を強調した強調パターン画像を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された強調パターン画像を用いて、既存の推定モデルにより前記対象の回路から放射される電磁波または熱の遠方界を推定する推定部と、
を有することを特徴とする推定装置。
【請求項１２】
対象の回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素について、各対象要素の種別に応じた強調方法で、前記対象の回路のパターン画像の各対象要素を強調した強調パターン画像を生成し、
前記強調パターン画像を用いて、既存の推定モデルにより前記対象の回路から放射される電磁波または熱の遠方界を推定する
処理をコンピュータが実行する推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定プログラムなどに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ディープラーニング（Deep  Learning：ＤＬ）などの機械学習技術を利用して、回路から放射される電磁波の遠方界を推定することが行われている。例えば、ＤＬによる推定方法は、学習用の回路と、当該回路に対する電磁波解析のシミュレーション結果とを対にした学習用データから生成される学習モデルを用いて、実用回路に基づく電磁波の遠方界を推定する。なお、ここでいう回路とは、回路を画像に展開した画像上の回路を意味する。
【０００３】
また、画像上の物体について、物体の境界からの距離に応じた値を付与するＳＤＦ（signed  distance  function）技術が知られている。ＳＤＦでは、例えば、物体の境界部分に０の値、境界内には負の値、境界外には正の値を付与し、距離が離れる程、絶対値が線形に増加する。ＳＤＦを用いて、空気力学における流速場をＤＬで推定する技術が開示されている（非特許文献１を参照）。回路に含まれる配線を物体とみなして、ＳＤＦを用いて、画像上の回路に適用することも可能である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Xiaoxiao  Guo  et  al.  “Convolutional  Neural  Networks  for  Steady  Flow  Approximation”.  ACM  SIGKDD  Conference  on  Knowledge  Discovery  and  Data  Mining
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、回路から放射される電磁波の遠方界を、ＤＬを用いて推定する場合に、精度良く推定することができないという問題がある。
【０００６】
例えば、電磁波の放射としては同じ結果となる同一の回路であっても、回路の位置が異なると、ＤＬによって推定される電磁波の遠方界の推定結果が異なる場合が存在する。図１９は、回路の位置により推定結果が異なる場合の参考例である。図１９に示すように、左上図の回路と右上図の回路は同一の回路であるが、回路の位置が異なる。左下図は、左上図の回路の、推定結果とシミュレーション結果との電磁波の遠方界を表わしたものである。右下図は、右上図の回路の、推定結果とシミュレーション結果との電磁波の遠方界を表わしたものである。この結果、破線で示すようにシミュレーション結果が同じ回路でも、回路の位置が異なると、実線で示すように推定結果が異なる。したがって、画像上の回路に基づく電磁波の遠方界を精度良く推定することができない。
【０００７】
また、画像上の回路にＳＤＦ技術を適用しても、電磁波の放射について、回路としては全く異なる場合であっても、画像としたときに類似する場合には、ＤＬにより異なる回路を区別して学習することは困難である。図２０は、異なる回路が類似の画像になる場合の参考例である。図２０に示すように、左図上図の回路と右図上図の回路は、異なる回路である。左図下図は、左図上図の回路にＳＤＦを適用した画像である。右図下図は、右図上図の回路にＳＤＦを適用した画像である。この結果、回路として全く異なる場合であっても、画像としては類似してしまう。したがって、画像上の回路に基づく電磁波の遠方界を精度良く推定することができない。
【０００８】
なお、上記課題は、画像上の回路に基づく電磁波の遠方界を推定する場合だけではなく、画像上の回路に基づく熱の遠方界を推定する場合にも同様に生じる課題である。
【０００９】
本発明は、１つの側面では、回路から放射される電磁波の遠方界を、機械学習を用いて推定する場合に、精度良く推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
１つの態様では、推定プログラムは、コンピュータに、対象の回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素について、各対象要素の種別に応じた強調方法で、前記対象の回路のパターン画像の各対象要素を強調した強調パターン画像を生成し、前記強調パターン画像を用いて、既存の推定モデルにより前記対象の回路から放射される電磁波または熱の遠方界を推定する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
１実施態様によれば、回路から放射される電磁波の遠方界を、機械学習を用いて推定する場合に、精度良く推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施例１に係る推定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】図２は、実施例１に係る遠方界推定の着眼点について説明する図である。
【図３】図３は、実施例１に係る強調パターン画像生成処理の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１に係る強調パターン画像生成処理の別の例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１に係る強調パターン画像生成処理の別の例を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、実施例１に係る強調パターン画像の一例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、実施例１に係る強調パターン画像の別の例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１に係るデータ拡張の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施例１に係る学習モデル生成処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１に係る遠方界推定処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例１に係る強調パターン画像生成処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例１に係るデータ生成処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、実施例１に係るデータ拡張処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、実施例１に係る遠方界推定結果の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例１に係る遠方界推定結果の予測精度を示す図である。
【図１５】図１５は、実施例２に係る強調パターン画像生成処理の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例２に係る強調パターン画像生成処理の別の例を示す図である。
【図１７】図１７は、実施例２に係る強調パターン画像生成処理のフローチャートの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【図１９】図１９は、回路の位置により推定結果が異なる場合の参考例を示す図である。
【図２０】図２０は、異なる回路が類似の画像になる場合の参考例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する推定プログラム、推定装置および推定方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は、実施例により限定されるものではない。
【実施例１】
【００１４】
［実施例１に係る推定装置の構成］
図１は、実施例１に係る推定装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示す推定装置１は、回路から放射される電磁波の遠方界を推定する場合に、回路に含まれる要素の種別に応じた方法で回路のパターン画像に強調を施した強調パターン画像を生成し、生成した強調パターン画像を用いて対象の回路の電磁波の遠方界を推定する。ここでいう遠方界とは、対象の回路から放射される電磁波の遠方（所定の距離）の領域のことをいい、電磁波の状況を含むものとする。所定の距離は、例えば、１０メートル（ｍ）である。なお、所定の距離は、１０ｍに限定されず、例えば、電磁波放射の規制値が設けられている距離であれば良い。
【００１５】
ここで、実施例１に係る遠方界推定の着眼点について、図２を参照して説明する。図２は、実施例１に係る遠方界推定の着眼点について説明する図である。図２左図には、回路のパターン画像（「回路パターン画像」という）が表わされている。回路パターン画像２２には、回路に含まれる要素の１つである配線ａが表わされている。
【００１６】
図２中図には、回路パターン画像２２に強調を施した強調パターン画像２３が表わされている。強調パターン画像２３は、回路パターン画像２２が示す回路に含まれる要素であって電磁波の放射に対して影響の大きい要素について、加工を施した画像である。言い換えれば、強調パターン画像２３は、回路パターン画像２２を電磁波解析のシミュ―レーションに入力した場合のシミュレーションの途中結果を示す電磁波の近傍界に近似させた画像である。すなわち、推定装置１は、電磁波の放射に対して影響の大きい要素であって回路に含まれる要素ごとの強調方法に基づいて、回路パターン画像２２に強調を施した強調パターン画像２３を生成する。ここでは、電磁波の放射に対して影響の大きい要素は、配線ａである。そして、推定装置１は、配線ａから放射された近傍界の電磁波の影響を強調パターン画像２３として生成する。電磁波の放射に対して影響の大きい要素は、配線に限定されず、素子やバイパスコンデンサであっても良い。
【００１７】
この後、推定装置１は、強調パターン画像２３を学習モデルに入力し、学習モデルにより電磁波の遠方界を推定する。かかる学習モデルは、教師データ用の回路の強調パターン画像２３と、当該回路のシミュレーション結果を示す電磁波の遠方界のデータ（「遠方界データ」）とを対にした教師データから生成される学習用のモデルである。図２右図には、学習モデルにより推定された遠方界データ２５が表わされている。遠方界データ２５には、周波数ごとの電磁波の強度が含まれる。
【００１８】
これにより、推定装置１は、電磁波の途中の影響（近傍界）を考慮した学習モデルを用いることで、対象の回路について、電磁波の遠方界を精度良く推定できる。また、推定装置１は、対象の回路にシミュレーションを施さないで、対象の回路に強調を施した強調パターン画像２３を学習モデルの入力に利用することで、電磁波の遠方界を高速に推定できる。
【００１９】
推定装置１は、制御部１０および記憶部２０を有する。
【００２０】
制御部１０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの電子回路に対応する。そして、制御部１０は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１０は、強調パターン画像生成部１１、学習モデル生成部１２、遠方界推定部１３、データ生成部１４およびデータ拡張部１５を有する。なお、強調パターン画像生成部１１は、生成部の一例である。遠方界推定部１３は、推定部の一例である。
【００２１】
記憶部２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。記憶部２０は、回路データ２１、回路パターン画像２２、強調パターン画像２３、シミュレーション結果データ２４および遠方界データ２５を有する。
【００２２】
回路データ２１は、回路のパターン画像を生成するために用いられるデータである。回路データ２１には、学習モデルを生成するために用いられる教師データ用の回路データと、対象の回路データとを含む。回路データ２１は、例えば、回路に含まれる要素ごとに、画像上に当該要素を配置する位置および当該要素と他の要素との接続に関する情報などを対応付けたデータである。回路データ２１が、回路ごとに記憶部２０に記憶される。なお、回路データ２１は、データ生成部１４によって生成される。
【００２３】
回路パターン画像２２は、回路データ２１を展開した回路のパターン画像である。
【００２４】
強調パターン画像２３は、教師データ用の回路データ２１を展開した回路パターン画像２２に強調を施した強調パターン画像である。また、強調パターン画像２３は、対象の回路データ２１を展開した回路パターン画像２２に強調を施した強調パターン画像である。なお、強調パターン画像２３は、強調パターン画像生成部１１によって生成される。
【００２５】
シミュレーション結果データ２４は、教師データ用の回路データ２１に対する強調パターン画像２３を入力とした電磁波解析におけるシミュ―レーションの結果のデータである。すなわち、シミュレーション結果データ２４は、強調パターン画像２３を電磁波解析のシミュ―レーションの入力とした場合に、シミュ―レーションによって実行された遠方界のデータである。なお、シミュレーション結果データ２４は、データ生成部１４によって生成される。
【００２６】
遠方界データ２５は、対象の回路データ２１に対する強調パターン画像２３を学習モデルに適用した場合のデータである。遠方界データ２５は、対象の回路から放射される電磁波の遠方（所定の距離）の領域におけるそれぞれの周波数の電磁波の強度を示す。なお、遠方界データ２５は、遠方界推定部１３によって推定される。
【００２７】
強調パターン画像生成部１１は、回路データ２１に対応する強調パターン画像２３を生成する。例えば、強調パターン画像生成部１１は、回路データ２１から回路パターン画像２２を生成する。そして、強調パターン画像生成部１１は、回路パターン画像２２が示す回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素（強調要素と同義）について、各対象要素の種別に応じた強調方法で、回路パターン画像２２の対象要素を強調した強調パターン画像２３を生成する。ここでいう対象要素とは、回路に含まれる要素であって電磁波の放射に対して影響の大きい要素のことをいう。対象要素は、例えば、外部から指示される。なお、強調パターン画像生成部１１は、学習モデルを生成するために用いられる教師データ用の回路データ２１および対象の回路データ２１に対応するそれぞれの強調パターン画像２３を生成する。
【００２８】
ここで、強調パターン画像生成部１１が実施する、対象要素の種別に応じた強調方法について、以下に説明する。
【００２９】
一例として、対象要素が配線である場合には、強調パターン画像生成部１１は、配線の長さおよび配線からの距離に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。配線について、全長が長い程、この配線上で電磁波の強度が強く、配線からの距離が離れるに従って、電磁波の強度が減衰する性質がある。このため、強調パターン画像生成部１１は、配線上の点には、全長に基づき決定された値を付与し、それ以外の点には、配線からの距離に応じて減じる値を付与する。対象要素としての配線は、所定の長さを満たすものであることが必要である。所定の長さとは、電磁波の放射に対して電磁波の影響を受ける長さであれば良い。
【００３０】
別の例として、対象要素が素子である場合には、強調パターン画像生成部１１は、素子と当該素子が接続された配線との特性インピーダンスの不整合量に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。配線と特性インピーダンスの大きく異なる素子を回路に挿入した場合には、この素子で反射が起きる。このため、強調パターン画像生成部１１は、素子が接続された１つの配線を、素子の位置で分断された２つの配線とし、それぞれの配線について、配線上の点には、全長に基づき決定された値を付与し、それ以外の点には、配線からの距離に応じて減衰させた値を付与する。対象要素としての素子は、配線と特性インピーダンスの大きく異なる素子であることが必要である。
【００３１】
別の例として、対象要素がバイパスコンデンサである場合には、強調パターン画像生成部１１は、バイパスコンデンサが接続された配線について、全体的に値を減じる。バイパスコンデンサは、ノイズを減少させることを目的とし、電源ラインとグラウンドとを接続するコンデンサである。このため、強調パターン画像生成部１１は、バイパスコンデンサが接続された配線について、全体的に値を減じる。
【００３２】
学習モデル生成部１２は、学習モデルを生成する。例えば、学習モデル生成部１２は、教師データ用の回路データ２１ごとに、強調パターン画像生成部１１によって生成された強調パターン画像２３を取得する。学習モデル生成部１２は、教師データ用の回路データ２１ごとに、それぞれの回路データ２１に対するシミュレーション結果データ２４を記憶部２０から取得する。そして、学習モデル生成部１２は、教師データ用の回路データ２１ごとに、該当する強調パターン画像２３と、シミュレーション結果データ２４とを対にした教師データをそれぞれ学習器に入力し、学習モデルを生成する。ここでいう回路データ２１に対応するシミュレーション結果データ２４は、回路データ２１の正解の遠方界データを意味する。
【００３３】
遠方界推定部１３は、対象の回路データ２１に対応する強調パターン画像２３を用いて、学習モデルにより当該回路データ２１が示す回路から放射される電磁波の遠方界を推定する。例えば、遠方界推定部１３は、対象の回路データ２１について、強調パターン画像生成部１１によって生成された強調パターン画像２３を取得する。遠方界推定部１３は、強調パターン画像２３を学習モデルに入力し、学習モデルにより対象の回路データ２１が示す回路の電磁波の遠方界を推定する。
【００３４】
データ生成部１４は、学習用の回路データ２１を生成するとともに、生成した回路データ２１に対するシミュレーション結果データ２４を生成する。例えば、データ生成部１４は、電磁波の遠方界に対して影響の大きい次元の指定を受け付け、指定を受け付けた次元について、均一な均等分布した回路データ２１を生成する。次元の一例として、回路長の逆数が挙げられる。ピーク周波数は回路長の逆数で決まるため、回路長の逆数に対して均等となるような回路データ２１が生成される。一例として、データ生成部１４は、回路長がｄ１、ｄ２、ｄ３である場合に、１／ｄ１と１／ｄ２との長さと１／ｄ２と１／ｄ３との長さが均等になるような回路データ２１を生成する。そして、データ生成部１４は、生成した回路データ２１について、強調パターン画像生成部１１によって生成された強調パターン画像２３を取得する。そして、データ生成部１４は、強調パターン画像２３について、シミュレーションを実行する。そして、データ生成部１４は、回路データ２１とシミュレーション結果データ２４とを対応付けて記憶部２０に格納する。
【００３５】
データ拡張部１５は、学習データを拡張する。すなわち、データ拡張部１５は、教師データ用の回路データ２１に対する回路パターン画像２２を拡張する。例えば、データ拡張部１５は、教師データ用の回路データ２１から回路パターン画像２２を生成する。データ拡張部１５は、電磁波の遠方界に対して影響の小さい所定の要素の指定を受け付け、生成した回路パターン画像２２の中の、指定を受け付けた要素の位置を変動させた複数の回路パターン画像２２を生成する。データ拡張部１５は、生成した複数の回路パターン画像２２についてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果データ２４を計算する。要素の位置の変動とは、例えば、要素の平行移動することや要素を回転することを意味する。そして、データ拡張部１５は、シミュレーション結果データ２４の変わらない変動範囲を特定する。そして、データ拡張部１５は、特定した変動範囲の複数の回路パターン画像２２に対するそれぞれの回路データ２１を教師データ用の回路データ２１として拡張する。すなわち、シミュレーション結果データ２４が変わらない変動範囲の複数の回路パターン画像２２に対する回路データ２１については、教師データとして対になるシミュレーション結果データ２４を同じとする。回路の位置を変えても、回路の角度を変えても、１０ｍ遠方の電磁波には影響が少ないためである。これにより、データ拡張部１５は、回路の位置が異なっても、シミュレーション結果が同じ回路であれば、遠方界の推定結果を同じにすることが可能となる。
【００３６】
［強調パターン画像生成処理の一例］
次に、実施例１に係る強調パターン画像生成部１１によって実施される強調パターン画像生成処理の一例を、図３〜図５を参照して説明する。図３は、実施例１に係る強調パターン画像生成処理の一例を示す図である。図４および図５は、実施例１に係る強調パターン画像生成処理の別の例を示す図である。図３では、対象要素が配線である場合である。図４では、対象要素が素子である場合である。図５では、対象要素がバイパスコンデンサである場合である。
【００３７】
図３に示すように、回路パターン画像２２０から強調パターン画像２３が生成される過程が表されている。まず、回路パターン画像２２０は、回路データ２１から生成された初期回路の画像である。回路パターン画像２２０には、全長が「５」の配線ｂが描かれている。回路パターン画像２２０の数値表現が、符号Ｍ０で示される。ここでは、配線ｂ上の点が「１」で示され、それ以外の点が「０」で示されている。
【００３８】
対象要素が配線である場合には、強調パターン画像生成部１１は、配線ｂの長さおよび配線ｂからの距離に基づいて、回路パターン画像２２０を強調する。すなわち、強調パターン画像生成部１１は、全長「５」の配線ｂ上の点には、全長に基づき決定された値を付与し、それ以外の点には、配線からの距離に応じて減じる値を付与する。
【００３９】
ここでは、符号Ｍ１の数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、配線ｂ上の点に、全長「５」に対応する値、例えば「５」を設定する。なお、強調パターン画像生成部１１は、全長「５」に対応する値として「５」を設定すると説明したが、これに限定されず、予め定められた全長に対応する値を設定すれば良い。符号Ｍ１の数値表現に対する画像表現が、画像２２１である。次に、符号Ｍ２の数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、値「５」に隣接する箇所の点に、値「４」を設定する。符号Ｍ２の数値表現に対する画像表現が、画像２２２である。さらに、強調パターン画像生成部１１は、繰り返して、直近で設定した値に隣接する箇所の点に、減じる値を設定する。そして、符号Ｍｎの数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、値「２」に隣接する箇所の点に、値「１」を設定する。符号Ｍｎの数値表現に対する画像表現が、強調パターン画像２３である。
【００４０】
図４に示すように、対象要素が素子である場合には、強調パターン画像生成部１１は、素子と当該素子が接続された配線との特性インピーダンスの不整合量に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。すなわち、強調パターン画像生成部１１は、素子が接続された１つの配線を、素子の位置で分断された２つの配線とする。そして、強調パターン画像生成部１１は、それぞれの配線について、配線上の点には、全長に基づき決定された値を付与し、それ以外の点には、配線からの距離に応じて減衰させた値を付与する。
【００４１】
ここでは、図３で示した配線ｂに素子が接続された場合の回路パターン画像２２から強調パターン画像２３が生成される過程が表わされる。
【００４２】
符号Ｍ１０の数値表現に示すように、長さ「５」の配線ｂに接続された素子上の点は「Ｃ」で示され、それ以外の配線ｂ上の点は「１」で示され、それ以外の点が「０」で示されている。次に、符号１１の数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、素子が接続された１つの配線ｂを、素子の位置で分断された２つの配線とする。すなわち、配線ｂは、長さ「３」の配線と、長さ「１」の配線とに、分断される。そして、強調パターン画像生成部１１は、全長「１」の配線について、配線上の点には、値「１」を設定し、全長「３」の配線について、配線上の点には、値「３」を設定する。そして、符号Ｍ１ｎの数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、距離に応じた値を設定する。符号Ｍ１ｎの数値表現に対する画像表現が、強調パターン画像２３である。
【００４３】
図５に示すように、対象要素がバイパスコンデンサである場合には、強調パターン画像生成部１１は、バイパスコンデンサが接続された配線について、全体的に値を減じる。そして、強調パターン画像生成部１１は、配線以外の点には、配線からの距離に応じて減じる値を付与する。
【００４４】
ここでは、図３で示した配線ｂにバイパスコンデンサが接続された場合の回路パターン画像２２から強調パターン画像２３が生成される過程が表わされる。
【００４５】
符号Ｍ２０の数値表現に示すように、長さ「５」の配線ｂに接続されたバイパスコンデンサ上の点は「Ｂ」で示され、それ以外の配線ｂ上の点は「１」で示され、それ以外の点が「０」で示されている。次に、符号Ｍ２１の数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、長さ「５」の配線ｂ上の点の値を、値「５」から値「３」に全体的に値を減じる。そして、符号Ｍ２ｎの数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、距離に応じた値を設定する。符号Ｍ２ｎの数値表現に対する画像表現が、強調パターン画像２３である。
【００４６】
［強調パターン画像の一例］
次に、実施例１に係る強調パターン画像２３の一例を、図６Ａおよび図６Ｂを参照して説明する。図６Ａは、実施例１に係る強調パターン画像の一例を示す図である。図６Ｂは、実施例１に係る強調パターン画像の別の例を示す図である。
【００４７】
図６Ａ左図に示すように、回路パターン画像２２が表わされている。回路パターン画像２２には、配線ｃ１が描かれている。そして、強調パターン画像生成部１１は、対象要素として「配線」の指定を受け付けると、配線ｃ１の長さおよび配線ｃ１からの距離に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。この結果、図６Ａ右図に示すように、回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３が表わされる。
【００４８】
図６Ｂ左図に示すように、回路パターン画像２２が表わされている。回路パターン画像２２には、配線ｃ１１と配線ｃ１２とが描かれている。配線ｃ１１と配線ｃ１２とは、図６Ａで示す配線ｃ１の一部が分断されたものである。そして、強調パターン画像生成部１１は、対象要素として「配線」の指定を受け付けると、配線ｃ１１の長さおよび配線ｃ１１からの距離、並びに、配線ｃ１２の長さおよび配線ｃ１２からの距離に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。この結果、図６Ｂ右図に示すように、回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３が表わされる。
【００４９】
これにより、強調パターン画像生成部１１は、例えば、図６Ａ左図および図６Ｂ左図のように回路が異なる場合であっても、それぞれの回路に応じた異なる強調パターン画像２３を生成することで、それぞれの回路に応じた遠方界を推定することが可能となる。
【００５０】
「データ拡張の一例」
次に、実施例１に係るデータ拡張の一例を、図７を参照して説明する。図７は、実施例１に係るデータ拡張の一例を示す図である。
【００５１】
図７に示すように、回路の１パターンとしての回路パターン画像２２０が表わされている。回路パターン画像２２０には、電磁波の遠方界に対して影響の小さい配線が描かれている。データ拡張部１５は、電磁波の遠方界に対して影響の小さい配線の指定を受け付けると、この配線の位置を変動させた複数の回路パターン画像２２を生成する。ここでは、回路パターン画像２２１〜２２８が生成されたとする。
【００５２】
そして、データ拡張部１５は、生成した複数の回路パターン画像２２についてシミュレーションを実行し、シミュレーション結果データ２４の変わらない変動範囲を特定する。ここでは、データ拡張部１５は、回路パターン画像２２１〜２２８についてシミュレーションを実行する。そして、データ拡張部１５は、回路パターン画像２２０のシミュレーション結果データ２４と回路パターン画像２２１〜２２８のシミュレーション結果データ２４とを比較し、変わらない変動範囲を特定する。
【００５３】
そして、データ拡張部１５は、特定した変動範囲の複数の回路パターン画像２２に対するそれぞれの回路データ２１を教師データ用の回路データ２１として拡張する。すなわち、シミュレーション結果データ２４が変わらない変動範囲の複数の回路パターン画像２２に対する回路データ２１については、教師データとして対になるシミュレーション結果データ２４を同じとする。ここでは、回路パターン画像２２１〜２２８の中で、回路パターン画像２２０のシミュレーション結果データ２４と変わらない回路パターン画像２２の回路データ２１は、教師データ用の回路データ２１として拡張される。
【００５４】
［学習モデル生成処理のフローチャート］
図８は、実施例１に係る学習モデル生成処理のフローチャートの一例を示す図である。
【００５５】
図８に示すように、学習モデル生成部１２は、学習データ用の回路データ２１を入力する（ステップＳ１１）。学習モデル生成部１２は、回路データ２１に対する回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３を生成すべく、強調パターン画像生成処理を呼び出す（ステップＳ１２）。なお、強調パターン画像２３の生成処理のフローチャートは、後述する。
【００５６】
そして、学習モデル生成部１２は、回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３と回路データ２１に対するシミュレーション実行結果（正解データ）とを学習データとする（ステップＳ１３）。
【００５７】
そして、学習モデル生成部１２は、全ての学習データ用の回路データ２１を入力したか否かを判定する（ステップＳ１４）。全ての学習データ用の回路データ２１を入力していないと判定した場合には（ステップＳ１４；Ｎｏ）、学習モデル生成部１２は、次の学習データ用の回路データ２１を入力すべく、ステップＳ１１に移行する。
【００５８】
一方、全ての学習データ用の回路データ２１を入力したと判定した場合には（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、学習モデル生成部１２は、学習データを用いて学習モデルを生成する（ステップＳ１５）。そして、学習モデル生成部１２は、学習モデル生成処理を終了する。
【００５９】
［遠方界推定処理のフローチャート］
図９は、実施例１に係る遠方界推定処理のフローチャートの一例を示す図である。
【００６０】
図９に示すように、遠方界推定部１３は、対象の回路データ２１を入力する（ステップＳ２１）。遠方界推定部１３は、回路データ２１に対する回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３を生成すべく、強調パターン画像生成処理を呼び出す（ステップＳ２２）。なお、強調パターン画像２３の生成処理のフローチャートは、後述する。
【００６１】
そして、遠方界推定部１３は、回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３を学習モデルに入力して遠方界を推定する（ステップＳ２３）。そして、遠方界推定部１３は、推定した遠方界を出力する（ステップＳ２４）。そして、遠方界推定部１３は、遠方界推定処理を終了する。
【００６２】
［強調パターン画像生成処理のフローチャート］
図１０は、実施例１に係る強調パターン画像生成処理のフローチャートの一例を示す図である。
【００６３】
図１０に示すように、強調パターン画像生成部１１は、回路データ２１を入力する(ステップＳ３１Ａ)。強調パターン画像生成部１１は、回路データ２１を展開して回路パターン画像２２を生成する（ステップＳ３１Ｂ）。
【００６４】
強調パターン画像生成部１１は、強調要素の指定を入力する（ステップＳ３２）。そして、強調パターン画像生成部１１は、強調要素が配線であるか否かを判定する（ステップＳ３３）。
【００６５】
強調要素が配線であると判定した場合には（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、強調パターン画像生成部１１は、配線の全長を、例えば、回路データ２１から取得する（ステップＳ３４）。そして、強調パターン画像生成部１１は、回路パターン画像２２を、配線の全長と配線からの距離とに基づいて強調する（ステップＳ３５）。配線の全長が長い程、この配線上で強度が強く、配線からの距離が離れるに従って、強度が減衰する性質があるからである。そして、強調パターン画像生成部１１は、ステップＳ４１に移行する。
【００６６】
一方、強調要素が配線でないと判定した場合には（ステップＳ３３；Ｎｏ）、強調パターン画像生成部１１は、強調要素が素子であるか否かを判定する（ステップＳ３６）。
【００６７】
強調要素が素子であると判定した場合には（ステップＳ３６；Ｙｅｓ）、強調パターン画像生成部１１は、素子と当該素子が接続された配線との特性インピーダンスを、例えば、回路データ２１から取得する（ステップＳ３７）。そして、強調パターン画像生成部１１は、特性インピーダンスの差が一定以上であれば、配線を素子の位置で分断して、回路パターン画像２２を強調する（ステップＳ３８）。配線と特性インピーダンスの大きく異なる素子を挿入した場合には、この素子で反射が起きるからである。そして、強調パターン画像生成部１１は、ステップＳ４１に移行する。
【００６８】
一方、強調要素が素子でないと判定した場合には（ステップＳ３６；Ｎｏ）、強調パターン画像生成部１１は、強調要素がバイパスコンデンサであるか否かを判定する（ステップＳ３９）。
【００６９】
強調要素がバイパスコンデンサであると判定した場合には（ステップＳ３９；Ｙｅｓ）、強調パターン画像生成部１１は、回路パターン画像２２の全ての強調を弱める（ステップＳ４０）。バイパスコンデンサは、ノイズを減少させることを目的とし、電源ラインとグランドとを接続するからである。そして、強調パターン画像生成部１１は、ステップＳ４１に移行する。
【００７０】
一方、強調要素がバイパスコンデンサでないと判定した場合には（ステップＳ３９；Ｎｏ）、強調パターン画像生成部１１は、ステップＳ４１に移行する。
【００７１】
ステップＳ４１において、強調パターン画像生成部１１は、強調要素の指定を終了するか否かを判定する（ステップＳ４１）。強調要素の指定を終了しないと判定した場合には（ステップＳ４１；Ｎｏ）、強調パターン画像生成部１１は、次の強調要素の指定をすべく、ステップＳ３２に移行する。
【００７２】
一方、強調要素の指定を終了したと判定した場合には（ステップＳ４１；Ｙｅｓ）、強調パターン画像生成部１１は、回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３を呼び出し元へ戻す（ステップＳ４２）。そして、強調パターン画像生成部１１は、強調パターン画像生成処理を終了する。
【００７３】
［データ生成処理のフローチャート］
図１１は、実施例１に係るデータ生成処理のフローチャートの一例を示す図である。
【００７４】
図１１に示すように、データ生成部１４は、電磁波の遠方界に対して影響の大きい次元の指定を受け付ける（ステップＳ５１）。例えば、次元は、回路長の逆数である。データ生成部１４は、指定を受け付けた次元について均等分布した回路データ２１を生成する（ステップＳ５２）。
【００７５】
そして、データ生成部１４は、回路データ２１に対するシミュレーションを実行する（ステップＳ５３）。例えば、データ生成部１４は、回路データ２１に対する回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３を生成すべく、強調パターン画像生成処理を呼び出す。データ生成部１４は、強調パターン画像２３について、シミュレーションを実行する。
【００７６】
そして、データ生成部１４は、回路データ２１とシミュレーション実行結果（シミュレーション結果データ２４）とを対応付けて記憶部２０に格納する（ステップＳ５４）。そして、データ生成部１４は、データ生成処理を終了する。
【００７７】
［データ拡張処理のフローチャート］
図１２は、実施例１に係るデータ拡張処理のフローチャートの一例を示す図である。
【００７８】
図１２に示すように、データ拡張部１５は、学習データ用の回路データ２１を入力する（ステップＳ６１）。データ拡張部１５は、回路データ２１を展開して回路パターン画像２２を生成する（ステップＳ６２）。
【００７９】
データ拡張部１５は、変動させる要素の指定を入力する（ステップＳ６３）。変動させる要素は、例えば、電磁波の遠方界に対して影響の小さい要素である。そして、データ拡張部１５は、回路パターン画像２２について、変動させる要素の位置を変えた複数の回路パターン画像２２についてシミュレーションを実行する（ステップＳ６４）。そして、データ拡張部１５は、遠方界が変わらない変動範囲を特定する（ステップＳ６５）。
【００８０】
データ拡張部１５は、変動範囲の複数の回路パターン画像２２に対する回路データ２１を、拡張された教師データ用の回路データ２１として出力する（ステップＳ６６）。すなわち、シミュレーション実行結果（シミュレーション結果データ２４）が変わらない変動範囲の複数の回路パターン画像２２に対する回路データ２１については、教師データとして対になるシミュレーション結果データ２４を同じとする。
【００８１】
［遠方界推定結果の一例］
ここで、実施例１に係る遠方界推定結果の一例を、図１３および図１４を参照して説明する。図１３は、実施例１に係る遠方界推定結果の一例を示す図である。図１４は、実施例１に係る遠方界推定結果の予測精度を示す図である。
【００８２】
ここでは、回路データ２１について、２５６通りの回路パターンが用いられ、データ拡張部１５により１つの回路パターンに対して平行移動を施すことで、１つの回路パターンが２５通りの回路パターンに拡張された。したがって、回路データ２１の数は、（２５６×２５＝）６４００である。そして、シミュレーション結果データ２４の数は、２５６である。また、回路データ２１は、単線でのみ構成される回路のデータである。また、遠方界の推定対象は、複数の周波数（１０１種類）ごとの電磁波の強度である。また、回路データ２１は、全データのうち８割を教師データ用とし、２割を評価データ用とする。
【００８３】
図１３では、電磁波の放射としては同一の回路であるが、回路の位置が異なる２つの回路に遠方界推定処理を適用した場合である。これら２つの回路データ２１は、評価データ用を用いる。左図と右図の上部には、電磁波の放射としては同一の回路であるが、回路の位置が異なる２つの回路の回路パターン画像２２１０、２２２０が表わされている。そして、これら２つの回路パターン画像２２１０、２２２０に遠方界推定処理を適用した遠方界推定結果である遠方界データ２５１０、２５２０が、それぞれ左図と右図の下部に表わされている。なお、遠方界データ２５１０、２５２０には、電磁波解析のシミュ―レーションで実施した場合のシミュレーション結果も加えられている。
【００８４】
遠方界データ２５は、Ｘ軸を周波数として、Ｙ軸を電磁波の強度としたグラフで表わされている。実線は、遠方界推定部１３によって推定された推定結果（遠方界データ２５）である。破線は、シミュレーションで実施した場合のシミュレーション結果である。遠方界データ２５１０、２５２０に加えられたシミュレーション結果は、同一である。すなわち、回路パターン画像２２１０、２２２０について、電磁波の放射としては同一の回路であることが示される。遠方界データ２５１０、２５２０は、若干異なる部分もあるが、ほぼ同一である。この結果、回路パターン画像２２１０、２２２０に強調を施して学習させた遠方界データ２５１０、２５２０は、回路パターン画像２２１０、２２２０に強調を施さないで学習させた遠方界データ（図１９を参照）と比べて、シミュレーション結果との差異が減少している。つまり、電磁波の放射としては同一の回路であれば、回路の位置が異なっても、機械学習によって推定される電磁波の遠方界の推定結果は、ほぼ変わらないようになった。
【００８５】
図１４に示すように、回路パターン画像２２１０、２２２０に強調を施して学習させた遠方界データ２５１０、２５２０は、回路パターン画像２２１０、２２２０から直接学習させた遠方界データと比べて、学習の反復数が多くなる程、予測精度が向上する。つまり、学習後の遠方界データとシミュレーション結果との平均二乗誤差は、学習の反復数が多くなる程、回路パターン画像２２１０、２２２０に強調を施して学習させた場合の方が回路パターン画像２２１０、２２２０から直接学習させた場合より小さくなる。
【００８６】
［実施例１の効果］
上記実施例１によれば、推定装置１は、対象の回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素について、各対象要素の種別に応じた強調方法で、対象の回路の回路パターン画像２２の各対象要素を強調した強調パターン画像２３を生成する。推定装置１は、強調パターン画像２３を用いて、既存の学習モデルにより対象の回路から放射される電磁波の遠方界を推定する。かかる構成によれば、推定装置１は、回路から放射される電磁波の遠方界を、機械学習を用いて推定する場合に、推定精度を向上させることができる。すなわち、推定装置１は、対象要素の種別に応じた強調方法で強調した強調パターン画像２３を用いて電磁波の遠方界を推定することで、電磁波の遠方界を精度良く推定できる。加えて、推定装置１は、シミュレーションの実行結果の代わりに、対象の回路に強調を施した強調パターン画像２３を学習モデルの入力に利用することで、電磁波の遠方界を高速に推定できる。
【００８７】
また、学習モデルは、強調方法で、学習データとしての回路の回路パターン画像２２の各対象要素を強調した強調パターン画像２３と、正解の遠方界（シミュレーション結果データ２４）とを用いて学習したモデルである。かかる構成によれば、推定装置１は、電磁波の途中（近傍界）の影響を考慮した学習モデルを用いることで、対象の回路について、電磁波の遠方界を精度良く推定できる。
【００８８】
また、推定装置１は、第１の回路に対するシミュレーション結果を示す遠方界と、第１の回路に含まれる対象要素を変動させた第２の回路に対するシミュレーション結果を示す遠方界とが近似する場合には、第２の回路の回路パターン画像２２を学習データとして追加する。かかる構成によれば、推定装置１は、異なる学習データを簡単に増やすことができる。加えて、推定装置１は、回路の位置が異なっても、シミュレーション結果が同じ回路であれば、遠方界の推定結果を同じにすることが可能となる。
【実施例２】
【００８９】
ところで、実施例１では、推定装置１は、回路に含まれる要素の種別に応じた方法で回路のパターン画像に強調を施した強調パターン画像を生成し、生成した強調パターン画像を用いて、対象の回路の電磁波の遠方界を推定する場合を説明した。しかしながら、推定装置１は、これに限定されず、同様に、対象の回路の熱の遠方界を推定する場合であっても良い。
【００９０】
そこで、実施例２では、推定装置１は、回路に含まれる要素の種別に応じた方法で回路のパターン画像に強調を施した強調パターン画像を生成し、生成した強調パターン画像を用いて、対象の回路の熱の遠方界を推定する場合について説明する。
【００９１】
実施例２に係る強調パターン画像生成部１１は、熱の放射に関して、回路データ２１に対応する強調パターン画像２３を生成する。例えば、強調パターン画像生成部１１は、回路データ２１から回路パターン画像２２を生成する。そして、強調パターン画像生成部１１は、回路パターン画像２２が示す回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素（強調要素と同義）について、熱の放射に関する、各対象要素の種別に応じた強調方法で、回路パターン画像２２の対象要素を強調した強調パターン画像２３を生成する。ここでいう対象要素とは、回路に含まれる要素であって熱の放射に対して影響の大きい要素のことをいう。対象要素は、例えば、外部から指示される。なお、強調パターン画像生成部１１は、学習モデルを生成するために用いられる教師データ用の回路データ２１および対象の回路データ２１に対応するそれぞれの強調パターン画像２３を生成する。
【００９２】
ここで、強調パターン画像生成部１１が実施する、熱の放射に関する、対象要素の種別に応じた強調方法について、以下に説明する。
【００９３】
一例として、対象要素が配線である場合には、強調パターン画像生成部１１は、配線の長さ、配線の太さおよび配線からの距離に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。配線について、全長が長い程、また、太さが細い程、この配線上で熱の強度が強く、配線からの距離が離れるに従って、熱の強度が減衰する性質がある。このため、強調パターン画像生成部１１は、配線上の点には、全長および太さに基づき決定された値を付与し、それ以外の点には、配線からの距離に応じて減じる値を付与する。対象要素としての配線は、所定の長さおよび所定の太さを満たすものであることが必要である。所定の長さとは、熱の放射に対して影響を受ける長さであれば良い。所定の太さとは、熱の放射に対して影響を受ける太さであれば良い。
【００９４】
別の例として、対象要素が素子である場合には、強調パターン画像生成部１１は、素子の抵抗値および素子からの距離に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。素子について、抵抗が大きい程、この素子で熱の強度が強くなる性質がある。このため、強調パターン画像生成部１１は、素子上の点には、素子の提供に基づき決定された値を付与し、それ以外の点には、素子からの距離に応じて減じる値を付与する。対象要素としての素子は、所定の抵抗値を満たすものであることが必要である。所定の抵抗値とは、熱の放射に対して影響を受ける抵抗値であれば良い。
【００９５】
［強調パターン画像生成処理の一例］
次に、実施例２に係る強調パターン画像生成部１１によって実施される強調パターン画像生成処理の一例を、図１５および図１６を参照して説明する。図１５は、実施例２に係る強調パターン画像生成処理の一例を示す図である。図１６は、実施例２に係る強調パターン画像生成処理の別の例を示す図である。図１５では、対象要素が配線である場合である。図１６では、対象要素が素子である場合である。
【００９６】
図１５に示すように、対象要素が配線である場合には、強調パターン画像生成部１１は、配線の長さ、配線の太さおよび配線からの距離に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。すなわち、強調パターン画像生成部１１は、配線上の点には、全長および太さに基づき決定された値を付与し、それ以外の点には、配線からの距離に応じて減じる値を付与する。
【００９７】
ここでは、回路パターン画像２２から強調パターン画像２３が生成される過程が表わされる。回路パターン画像２２の数値表現が、符号Ｍ３０で示される。配線上の点が「１」で示され、それ以外の点が「０」で示されている。
【００９８】
そして、符号Ｍ３１の数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、配線上の点に、太さ「２」および全長「６」に対応する値、例えば「３」を設定する。そして、符号Ｍ３ｎの数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、距離に応じて減衰した値を設定する。符号Ｍ３ｎの数値表現に対する画像表現が、強調パターン画像２３である。
【００９９】
図１６に示すように、対象要素が素子である場合には、強調パターン画像生成部１１は、素子の抵抗値および素子からの距離に基づいて、回路パターン画像２２を強調する。すなわち、強調パターン画像生成部１１は、素子上の点には、素子の抵抗値に基づき決定された値を付与し、それ以外の点には、素子からの距離に応じて減じる値を付与する。
【０１００】
ここでは、回路パターン画像２２から強調パターン画像２３が生成される過程が表わされる。回路パターン画像２２の数値表現が、符号Ｍ４０で示される。太さ「２」の配線に接続された抵抗上の点は「Ｒ」で示され、それ以外の配線上の点は「１」で示され、それ以外の点が「０」で示されている。
【０１０１】
そして、符号Ｍ４１の数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、抵抗上の点に、抵抗値に対応する値、例えば「６」を設定し、それ以外の配線上の点に、太さ「２」および全長「６」に対応する値、例えば「３」を設定する。そして、符号Ｍ４ｎの数値表現に示すように、強調パターン画像生成部１１は、距離に応じて減衰した値を設定する。符号Ｍ４ｎの数値表現に対する画像表現が、強調パターン画像２３である。
【０１０２】
［強調パターン画像生成処理のフローチャート］
図１７は、実施例２に係る強調パターン画像生成処理のフローチャートの一例を示す図である。
【０１０３】
図１７に示すように、強調パターン画像生成部１１は、回路データ２１を入力する(ステップＳ７１Ａ)。強調パターン画像生成部１１は、回路データ２１を展開して回路パターン画像２２を生成する（ステップＳ７１Ｂ）。
【０１０４】
強調パターン画像生成部１１は、強調要素の指定を入力する（ステップＳ７２）。そして、強調パターン画像生成部１１は、強調要素が配線であるか否かを判定する（ステップＳ７３）。
【０１０５】
強調要素が配線であると判定した場合には（ステップＳ７３；Ｙｅｓ）、強調パターン画像生成部１１は、配線の全長と太さとを、例えば、回路データ２１から取得する（ステップＳ７４）。そして、強調パターン画像生成部１１は、回路パターン画像２２を、配線の全長、太さおよび配線からの距離に基づいて強調する（ステップＳ７５）。配線の全長が長い程、また、配線の太さが細い程、この配線上で強度が強く、配線からの距離が離れるに従って、強度が減衰する性質があるからである。そして、強調パターン画像生成部１１は、ステップＳ７９に移行する。
【０１０６】
一方、強調要素が配線でないと判定した場合には（ステップＳ７３；Ｎｏ）、強調パターン画像生成部１１は、強調要素が素子であるか否かを判定する（ステップＳ７６）。
【０１０７】
強調要素が素子であると判定した場合には（ステップＳ７６；Ｙｅｓ）、強調パターン画像生成部１１は、素子の抵抗値を、例えば、回路データ２１から取得する（ステップＳ７７）。そして、強調パターン画像生成部１１は、抵抗値に基づいて回路パターン画像２２を強調する（ステップＳ７８）。素子の抵抗値が大きい程、この素子で強度が強くなる性質があるからである。そして、強調パターン画像生成部１１は、ステップＳ７９に移行する。
【０１０８】
一方、強調要素が素子でないと判定した場合には（ステップＳ７６；Ｎｏ）、強調パターン画像生成部１１は、ステップＳ７９に移行する。
【０１０９】
ステップＳ７９において、強調パターン画像生成部１１は、強調要素の指定を終了するか否かを判定する（ステップＳ７９）。強調要素の指定を終了しないと判定した場合には（ステップＳ７９；Ｎｏ）、強調パターン画像生成部１１は、次の強調要素の指定をすべく、ステップＳ７２に移行する。
【０１１０】
一方、強調要素の指定を終了したと判定した場合には（ステップＳ７９；Ｙｅｓ）、強調パターン画像生成部１１は、回路パターン画像２２を強調した強調パターン画像２３を呼び出し元へ戻す（ステップＳ８０）。そして、強調パターン画像生成部１１は、強調パターン画像生成処理を終了する。
【０１１１】
［実施例２の効果］
上記実施例２によれば、推定装置１は、対象の回路に含まれる要素の少なくとも一部である対象要素について、各対象要素の種別に応じた強調方法で、対象の回路の回路パターン画像２２の各対象要素を強調した強調パターン画像２３を生成する。推定装置１は、強調パターン画像２３を用いて、既存の学習モデルにより対象の回路から放射される熱の遠方界を推定する。かかる構成によれば、推定装置１は、回路から放射される熱の遠方界を、機械学習を用いて推定する場合に、推定精度を向上させることができる。すなわち、推定装置１は、対象要素の種別に応じた強調方法で強調した強調パターン画像２３を用いて熱の遠方界を推定することで、熱の遠方界を精度良く推定できる。加えて、推定装置１は、シミュレーションの実行結果の代わりに、対象の回路に強調を施した強調パターン画像２３を学習モデルの入力に利用することで、熱の遠方界を高速に推定できる。
【０１１２】
また、学習モデルは、強調方法で、学習データとしての回路の回路パターン画像２２の各対象要素を強調した強調パターン画像２３と、正解の遠方界（シミュレーション結果データ２４）とを用いて学習したモデルである。かかる構成によれば、推定装置１は、
熱の途中（近傍界）の影響を考慮した学習モデルを用いることで、対象の回路について、熱の遠方界を精度良く推定できる。
【０１１３】
また、推定装置１は、第１の回路に対するシミュレーション結果を示す遠方界と、第１の回路に含まれる対象要素を変動させた第２の回路に対するシミュレーション結果を示す遠方界とが近似する場合には、第２の回路の回路パターン画像２２を学習データとして追加する。かかる構成によれば、推定装置１は、異なる学習データを簡単に増やすことができる。加えて、推定装置１は、回路の位置が異なっても、シミュレーション結果が同じ回路であれば、熱放射の推定結果を同じにすることが可能となる。
【０１１４】
［その他］
なお、図示した推定装置１の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、推定装置１の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、データ生成部１４とデータ拡張部１５とを１つの部として統合しても良い。また、強調パターン画像生成部１１を、教師データ用の回路データ２１に対応する強調パターン画像２３を生成する第１の生成部と、対象の回路データ２１に対応する強調パターン画像２３を生成する第２の生成部とに分離しても良い。また、記憶部２０を推定装置１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。
【０１１５】
また、上記実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１に示した推定装置１と同様の機能を実現する推定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１８は、推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１１６】
図１８に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０３と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２１５と、表示装置２０９を制御する表示制御部２０７とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラムなどを読取るドライブ装置２１３と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行う通信制御部２１７とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するメモリ２０１と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）２０５を有する。そして、メモリ２０１、ＣＰＵ２０３、ＨＤＤ２０５、表示制御部２０７、ドライブ装置２１３、入力装置２１５、通信制御部２１７は、バス２１９で接続されている。
【０１１７】
ドライブ装置２１３は、例えばリムーバブルディスク２１０用の装置である。ＨＤＤ２０５は、推定プログラム２０５ａおよび推定処理関連情報２０５ｂを記憶する。
【０１１８】
ＣＰＵ２０３は、推定プログラム２０５ａを読み出して、メモリ２０１に展開し、プロセスとして実行する。かかるプロセスは、推定装置１の各機能部に対応する。推定処理関連情報２０５ｂは、回路データ２１、回路パターン画像２２、強調パターン画像２３、シミュレーション結果データ２４および遠方界データ２５に対応する。そして、例えばリムーバブルディスク２１０が、推定プログラム２０５ａなどの各情報を記憶する。
【０１１９】
なお、推定プログラム２０５ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ２０５に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disk  Read  Only  Memory）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、光磁気ディスク、ＩＣ（Integrated  Circuit）カードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらから推定プログラム２０５ａを読み出して実行するようにしても良い。
【符号の説明】
【０１２０】
１  推定装置
１０  制御部
１１  強調パターン画像生成部
１２  学習モデル生成部
１３  遠方界推定部
１４  データ生成部
１５  データ拡張部
２０  記憶部
２１  回路データ
２２  回路パターン画像
２３  強調パターン画像
２４  シミュレーション結果データ
２５  遠方界データ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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