この記事では、電子設計自動化（EDA）におけるマルチパターニングの重要性について述べています。マルチパターニングは、密な回路レイアウトを印刷する際のリソグラフィーの制約を克服する戦略です。従来のヒューリスティックベースの解法やSATソルバーでは、複雑な制約と二次目的を同時に処理するのが難しいため、研究者たちは新たなハイブリッドワークフローを提案しました。このワークフローは、マルチパターニングを制約付きグラフ彩色問題の変種として捉え、特徴違反の最小化とマスク上の特徴数のバランスを目指します。具体的には、教師なし学習で訓練されたグラフニューラルネットワーク（GNN）エージェントが初期予測を生成し、さらにGNNベースのヒューリスティックやシミュレーテッドアニーリングを用いて解の質とバランスを高めます。実験結果は、完全な衝突のない分解と一貫した色のバランスを示しており、このフレームワークはEDAワークフローにおけるスケーラブルなレイアウト分解のための再現性が高くデータ効率の良い基準を提供します。