我院熊晓明教授团队在集成电路设计自动化领域国际顶尖期刊《IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems》（TCAD）发表题为《A Lightweight Heterogeneous Graph Embedding Framework for Hotspot Detection》的研究论文。

热点检测是确保集成电路可制造性的重要步骤，旨在识别布局中的潜在缺陷。模式匹配方法被广泛应用于加速这些缺陷的检测。然而，它们通常在处理复杂偏差时表现不佳。基于图像的机器学习方法被应对这一挑战，但它们往往涉及信息提取的失真，并且有显著的运行时间开销。

本文提出了一种基于改进型传递闭包图（MTCG）的新型检测框架。通过应用MTCG的概念，版图可以被精确建模为异构图。通过优化的轻量级异构图神经网络进行版图图嵌入学习，用于版图区域的热点检测分类。此外，本文还提出了一种基于MTCG属性的动态边转换(Dynamic Edge Transformation)数据增强方法，用以处理光刻热点数据集中数据分布不平衡的困境。本文所提出的方法在ICCAD 2012和ICCAD 2019数据集上进行了评估，在召回率和误报率方面表现优异，推理时间上有显著减少。

论文的第一作者为集成电路学院硕士研究生严浩鹏，集成电路学院蔡述庭教授，高鹏博士，香港科技大学(广州)马宇哲教授为论文的通讯作者，广东工业大学为论文的第一完成单位。

IEEE TCAD是电子设计自动化（EDA）领域顶级期刊，是中国计算机学会（CCF）认定的体系结构领域的A类期刊。

近年来，广东工业大学电子设计自动化 (EDA)科研团队在熊晓明教授的带领下，已经为EDA产业输送了众多高层次人才，毕业生遍布华大九天、概伦电子、奇捷、紫光同创、高云等EDA、FPGA企业，研究成果已经在思尔芯、华大九天等EDA龙头企业应用。

[1] Yan, Haopeng; Wang, Ying; Gao, Peng; Yu, Fei; Ma, Yuzhe; Xiong, Xiaoming; Cai, Shuting. A Lightweight Heterogeneous Graph Embedding Framework for Hotspot Detection. IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS, 2025, 44(9):3479-3489.