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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-12 16:45 Physics Informed Neural Networksを用いたシリコンナノワイヤ中のフォノン輸送解析 ○藤田悠摩・鈴木悠平・鎌倉良成（阪工大）  SDM2021-66 |
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| 抄録 | （和） | 偏微分方程式の近似解を求めることができるPhysics Informed Neural Networks (PINNs)を用いてフォノンボルツマン輸送方程式を解くことで，ドッグボーン型構造のSiに対して温度分布を計算した．PINNsにより求めた温度分布はモンテカルロ法により計算した温度分布と非常に似た傾向を示しており，準弾道性輸送効果のデバイスサイズ依存性を反映していることを示した．結果として，PINNsは構造の大きさに依存せずに一様の計算時間で推論を行えるため，デバイス設計の効率化が期待できる． |
| （英） | The temperature distribution was calculated for Si with a dogbone structure by solving the phonon-Boltzmann transport equation using Physics Informed Neural Networks (PINNs), which can get approximate solutions to partial differential equations. The temperature distribution calculated by PINNs shows a very similar trend to that calculated by Monte Carlo method, reflecting the device size dependence of the quasi-ballistic transport effect. As a result, PINNs is expected to provide efficient optimization of device designs because it can perform inference in a uniform calculation time independent of the size of the structure. | |
| キーワード | （和） | Physics Informed Neural Networks / ボルツマン輸送方程式 / シリコン / / / / / |
| （英） | physics Informed Neural Networks / Boltzmann transport equation / silicon / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 235, SDM2021-66, pp. 72-76, 2021年11月. | |
| 資料番号 | SDM2021-66 | |
| 発行日 | 2021-11-04 (SDM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SDM2021-66 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SDM |
| 開催期間 | 2021-11-11 - 2021-11-12 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | プロセス・デバイス・回路シミュレーションおよび一般 |
| テーマ（英） | Process, Device, Circuit simulation, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SDM |
| 会議コード | 2021-11-SDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Physics Informed Neural Networksを用いたシリコンナノワイヤ中のフォノン輸送解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Simulation of Phonon Transport in Si Nanowires with Physics Informed Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Physics Informed Neural Networks / physics Informed Neural Networks |
| キーワード(2)（和/英） | ボルツマン輸送方程式 / Boltzmann transport equation |
| キーワード(3)（和/英） | シリコン / silicon |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤田 悠摩 / Yuma Fujita / フジタ ユウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪工業大学大学院 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： Osaka Inst. Technol.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 悠平 / Yuhei Suzuki / スズキ ユウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪工業大学大学院 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： Osaka Inst. Technol.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鎌倉 良成 / Yoshinari Kamakura / カマクラ ヨシナリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪工業大学 (略称： 阪工大) Osaka Institute of Technology (略称： Osaka Inst. Technol.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-12 16:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SDM |
| 資料番号 | SDM2021-66 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.235 |
| ページ範囲 | pp.72-76 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-11-04 (SDM) |
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