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| 講演名 | 2022-11-11 11:30 ニューラルネットワークを用いた急峻なSSを持つ"PN-Body Tied SOI-FET"モデリング検討 ○中田賢吾・森 貴之・井田次郎（金沢工大）  SDM2022-73 |
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| 抄録 | （和） | 本研究では, 急峻なサブスレッショルド特性を持つ新規構造のデバイスであるPN-Body Tied(PNBT) Silicon On Insulator (SOI)-FETをニューラルネットワーク(NN)モデリングする際, どのようなNNモデルを作成する必要があるのか検討した. その結果, 極急峻な傾きを表現するには, 隠れ層が4層以上必要であることが分かった. また, アナログ用途で重要な電流微分値 (gm) の滑らかさについても検討した. 結果, 活性化関数にSigmoid関数を使用することでgmは滑らかになることが分かった. ただし, Sigmoid関数は勾配消失問題が起きることが知られており, 多層にすることが難しいため, PNBT SOI-FETでの使用が難しいと考えられる. そこで, Sigmoid関数に比べ計算コストが低いRectified Linear Unit (ReLU) を使用した場合にモデルのgmが滑らかになるか検証を行い, 両者を組み合わせることでgmが滑らかになる可能性があると分かった. |
| （英） | In this study, we examined how PN-Body Tied (PNBT) Silicon On Insulator (SOI)-FETs, a novel device structure with steep subthreshold slope (SS) characteristics, should be modeled in a neural network. As a result, it was found that four or more hidden layers are required to represent super steep SS. The smoothness of the current derivative (gm), which is important for analog applications, was also examined. The results show that gm can be smoothed by using a Sigmoid function for the activation function. However, the Sigmoid function is known to have a gradient vanishing problem and is difficult to use in PNBT SOI-FETs because it is difficult to make it multi-layered. Therefore, we tested whether the model's gm could be smoothed by using a Rectified Linear Unit (ReLU), which is computationally less expensive than the Sigmoid function. We found that the combination of both functions may result in a smoother gm. | |
| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / SPICE / steep subthreshold slope / / / / / |
| （英） | neural network / SPICE / steep subthreshold slope / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 247, SDM2022-73, pp. 44-48, 2022年11月. | |
| 資料番号 | SDM2022-73 | |
| 発行日 | 2022-11-03 (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 | SDM2022-73 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SDM |
| 開催期間 | 2022-11-10 - 2022-11-11 |
| 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 | 2022-11-SDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いた急峻なSSを持つ"PN-Body Tied SOI-FET"モデリング検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Modeling of Super Steep Subthreshold Slope "PN Body Tied SOI-FET" by using Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(2)（和/英） | SPICE / SPICE |
| キーワード(3)（和/英） | steep subthreshold slope / steep subthreshold slope |
| 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） | 中田 賢吾 / Nakata Kengo / ナカタ ケンゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： Kanazawa Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 貴之 / Mori Takayuki / モリ タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： Kanazawa Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井田 次郎 / Ida Jiro / ナカタ ケンゴ |
| 第3著者 所属（和/英） | 金沢工業大学 (略称： 金沢工大) Kanazawa Institute of Technology (略称： Kanazawa Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-11-11 11:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SDM |
| 資料番号 | SDM2022-73 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.247 |
| ページ範囲 | pp.44-48 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-11-03 (SDM) |
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