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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-02-28 13:40 深層強化学習によるマルチサイクルBIST向けテストポイント選定法 ○塩谷晃平・西川竜矢・魏 少奇・王 森レイ・甲斐 博・樋上喜信・高橋 寛（愛媛大）  DC2023-98 |
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| 抄録 | （和） | マルチサイクルBISTは，スキャンパターンごとに複数回のキャプチャを実行するテスト方式であり、インシステムテストにおけるテストパターン削減に効果的である。しかしながら、複数回のキャプチャサイクルによる時間展開された論理回路のテスタビリティ（信号の可制御性・可観測性）低下をもたらし，これが故障検出能力の低下の原因となり、そのためにテストパターンの削減が妨げられる可能性がある。本研究では，マルチサイクルBISTのテスト容易化向上を目的として，時空間グラフニューラルネットワークと深層強化学習を組み合わせた制御ポイント選定法を提案する．提案法は，時間展開された論理回路の信号線におけるテスタビリティと論理構造を時空間的な関係性を考慮して最適な制御点の選定を行う．具体的には，時空間グラフニューラルネットワークを用いて，論理回路の構造的および時間的特性から信号線のテスタビリティをモデル化し，深層強化学習DQNによって時間展開回路のテスタビリティを最大化するような制御点の位置を効率的に探索する．ベンチマーク回路に対する評価結果により，提案法の有効性を確認できた． |
| （英） | Multi-cycle BIST is a test method that performs multiple captures for each scan pattern, proving effective in reducing test patterns in in-system testing. However, multi-cycle capture can lead to a decrease in the testability (controllability and observability) of the temporally unfolded logic circuit, potentially causing a reduction in fault detection capability and, consequently, hindering the reduction of test patterns. This study aims to improve the testability of multi-cycle BIST by proposing a control point selection method that combines spatio-temporal graph neural networks with deep reinforcement learning. The proposed method selects optimal control points by considering the testability and logical structure of the signal lines in the temporally unfolded logic circuit in terms of their spatio-temporal relationships. Specifically, it uses spatio-temporal graph neural networks to model the testability of signal lines from the structural and temporal characteristics of the logic circuit and employs deep reinforcement learning to efficiently search for control point positions that maximize the testability of the temporally unfolded circuit. Evaluation results on benchmark circuits have confirmed the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | マルチサイクルテスト / 時間展開回路 / 時系列変数 / グラフ畳み込みニューラルネットワーク / TPI / / / |
| （英） | Multi-cycle Test / Time-Expansion Circuit / Time-Series Variables / Graph Convolutional Neural Networks / Test Point insertion / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 389, DC2023-98, pp. 23-28, 2024年2月. | |
| 資料番号 | DC2023-98 | |
| 発行日 | 2024-02-21 (DC) | |
| 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 | DC2023-98 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DC |
| 開催期間 | 2024-02-28 - 2024-02-28 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | VLSI設計とテストおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DC |
| 会議コード | 2024-02-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層強化学習によるマルチサイクルBIST向けテストポイント選定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Test Point Selection Method for Multi-Cycle BIST Using Deep Reinforcement Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチサイクルテスト / Multi-cycle Test |
| キーワード(2)（和/英） | 時間展開回路 / Time-Expansion Circuit |
| キーワード(3)（和/英） | 時系列変数 / Time-Series Variables |
| キーワード(4)（和/英） | グラフ畳み込みニューラルネットワーク / Graph Convolutional Neural Networks |
| キーワード(5)（和/英） | TPI / Test Point insertion |
| 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） | 塩谷 晃平 / Kohei Shiotani / シオタニ コウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西川 竜矢 / Tatsuya Nishikawa / ニシカワ タツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 魏 少奇 / Shaoqi Wei / ギ ショウキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 王 森レイ / Senling Wang / オウ シンレイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 甲斐 博 / Hiroshi Kai / カイ ヒロシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 樋上 喜信 / Yoshinobu Higami / ヒガミ ヨシノブ |
| 第6著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 寛 / Hiroshi Takahashi / タカハシ ヒロシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-02-28 13:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | DC |
| 資料番号 | DC2023-98 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.389 |
| ページ範囲 | pp.23-28 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-21 (DC) |
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