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시놉시스 오토파일럿 공개, 검증·설계 자동화 에이전트 6종
시놉시스가 검증, 시스템 검증, 구현, 아날로그·혼성신호(AMS) 설계, 제조, 시뮬레이션·분석 등 6개 영역을 다루는 에이전트 포트폴리오 '에이전트엔지니어'를 새 오토파일럿 플랫폼 기반으로 공개했다. 회사에 따르면 50개 이상의 고객 참여가 진행 중이며, 정식 출시는 2026년 말로 예정돼 있다. 플랫폼은 목표를 지향하는 장기추론(long-horizon) 에이전트가 특정 작업을 수행하는 과제 에이전트를 조율하고, 과제 에이전트는 실제 작업을 실행하는 툴 계층을 활용하는 3단계 구조로 구성된다. 시놉시스 최고제품관리책임자 라비 수브라마니안은 이 기술이 기업들의 AI 보조 설계에서 자율 엔지니어링으로의 전환을 가속화한다고 말했다. 회사는 에이전트가 자율적으로 동작한다고 설명하면서도, 승인 체크포인트는 여전히 사람이 담당한다고 밝혔다.
설계·EDA·IPSynopsys, 물리적 AI 보안은 실리콘 신뢰 근간부터
Synopsys의 데이나 노이슈타터와 일리야 톨친스키는 자율주행차, 산업로봇, 드론 등 물리적 AI 시스템이 인식·판단·행동 전 과정에서 정확성과 신뢰성을 갖춰야 한다고 밝혔다. 이들은 학습 데이터 오염, 카메라·라이다 등 센서 왜곡·조작, 하드웨어 루트 오브 트러스트 결함, 펌웨어 업데이트 경로의 취약점 등이 물리적 AI의 주요 위험 요소라고 설명했다. 에이전틱 AI 확산으로 시스템이 실시간으로 행동을 조정함에 따라 공격 표면이 넓어져 배포 전 일회성 검증이 아닌 지속적인 런타임 검증이 필요하다고 지적했다. 이들은 신뢰가 응용 계층에만 국한되지 않고 실리콘부터 소프트웨어, 전체 시스템에 걸쳐 설계돼야 하며, 보안과 안전을 분리할 수 없는 요소로 다뤄야 한다고 강조했다.
M3D 6T SRAM, 2nm 셀면적 25% 절감 — BEOL 패스게이트 적용
조지아공과대학교와 시높시스 연구진이 2nm 노드를 겨냥한 모놀리식 3D(M3D) 6T SRAM 관련 논문을 발표했다. 이 셀 구조는 후공정(BEOL) IGO 패스게이트와 전실리콘 나노시트 래치, 매립형 전원 레일, 루테늄(Ru) 배선을 결합한 것이 특징이다. 연구진은 고성능 실리콘 기준 셀 대비 면적을 25% 줄였고, 서브어레이 단위에서 쓰기 지연을 42.2% 감소시켰다고 밝혔다. 해당 논문은 2026년 8월 arXiv를 통해 공개됐다.
