基于深度学习的集成电路芯片故障识别方法、系统及存储介质

本发明公开一种基于深度学习的集成电路芯片故障识别方法、系统及存储介质，通过比对测试响应与预期逻辑状态生成电路状态图，由基于电气距离引导消息传递的图神经网络生成初始故障传播图，再调用可微分物理仿真器校验时序与电荷守恒约束以获得综合物理残差，并以此残差反馈迭代修正消息传递策略，直至生成物理一致的故障定位图，最终逆向追溯输出故障源头节点与扩散路径。该方法融合图神经网络与电路物理规则，实现了高精度且物理可解释的故障定位。