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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-06 10:40 転移学習を用いた自己符号化器による逐次見逃し故障LSI検出 ○髙谷彩乃・新谷道広（京都工繊大）  CAS2023-4 VLD2023-4 SIP2023-20 MSS2023-4 |
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| 抄録 | （和） | 近年，深層学習に代表される機械学習を用いた見逃し故障検出は，従来のテスト手法では検出できなかった集積回路（Large-Scale Integrated circuit, LSI）の不良品検出手法として注目を集めている．これらの手法の多くは，LSI テストの結果から大量のデータを学習してモデルを作成し，製造 LSI のテストを行う．しかし，LSI の製造はロット管理されておりテストデータは逐次的に送られるため，新しいデータが送られる度に最初から学習を行う必要があり，学習時間が長くなる課題がある．本研究では，学習済みのモデルを維持し再利用することで新しいデータを学習できる転移学習を利用した見逃し故障検出テスト手法を提案し，テスト精度を維持したまま学習時間の短縮を図る．量産 LSI のテストデータを用いた評価では，既存手法と比べて精度を損なわずに学習時間を 40.40%以上短縮できることを示す． |
| （英） | Machine-learning-based test escape detection is gaining attention as a novel approach for detecting faulty large-scale integrated circuits (LSIs) that traditional methods fail to detect. In such scenarios, a model is developed by learning a significant amount of data from the LSI test results and used to test the manufactured LSIs.However, because manufactured LSIs are subject to lot management, the data used for learning are transmitted sequentially, necessitating restarting the learning process from the beginning at each manufacturing stage when new data arrive, leading to prolonged learning times. In this study, we propose a novel test escape detection method utilizing a transfer learning technique that reduces learning times while preserving test accuracy by learning the data of newly manufactured LSIs while maintaining the previously learned model. Evaluations utilizing the LSI production test data indicated that the proposed method can decrease the learning time by more than 40.40% without compromising the test accuracy. |
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| キーワード | （和） | ニューラルネットワーク / 見逃し故障 / 転移学習 / 逐次学習 / / / / |
| （英） | Neural network / Test escape detection / Transfer learning / Incremental learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 98, VLD2023-4, pp. 16-21, 2023年7月. | |
| 資料番号 | VLD2023-4 | |
| 発行日 | 2023-06-29 (CAS, VLD, SIP, MSS) | |
| 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 | CAS2023-4 VLD2023-4 SIP2023-20 MSS2023-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS CAS SIP VLD |
| 開催期間 | 2023-07-06 - 2023-07-07 |
| 開催地（和） | 小樽商科大学 3号館 102教室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | システムと信号処理および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2023-07-MSS-CAS-SIP-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 転移学習を用いた自己符号化器による逐次見逃し故障LSI検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Autoencoder Based Incremental LSI Test Escape Detection Using Transfer Learning |
| 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） | 見逃し故障 / Test escape detection |
| キーワード(3)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| キーワード(4)（和/英） | 逐次学習 / Incremental learning |
| 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） | 髙谷 彩乃 / Ayano Takaya / タカヤ アヤノ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都工芸繊維大学 (略称： 京都工繊大) Kyoto Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新谷 道広 / Michihiro Shintani / シンタニ ミチヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都工芸繊維大学 (略称： 京都工繊大) Kyoto Institute of Technology (略称： KIT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-06 10:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | CAS2023-4, VLD2023-4, SIP2023-20, MSS2023-4 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.97(CAS), no.98(VLD), no.99(SIP), no.100(MSS) |
| ページ範囲 | pp.16-21 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-06-29 (CAS, VLD, SIP, MSS) |
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