| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-08 11:20 ［招待講演］ニューラルネットワークモデルを活用した極低温デバイスモデリングの省力化 ○稲葉 工・千足勇介・小倉 実・浅井栄大・更田裕司・岡 博史・飯塚将太・加藤公彦・下方駿佑・森 貴洋（産総研）  SDM2024-60 |
|
| 抄録 | （和） | クライオCMOS集積回路の設計に不可欠な極低温動作MOSFETのデバイスモデルパラメータ抽出の省力化に向け、ニューラルネットワークモデルを活用したデバイスモデルパラメータの自動抽出を行った。自動抽出では、転移学習モデルを用いた未計測データの予測、生成モデルを用いたデバイスモデルパラメータの推定、および最小二乗法を用いた微調整を行った。 |
| （英） | Automated device model parameter extraction for cryogenic MOSFETs was examined. Transfer learning neural network model was used for predicting unmeasured data, reducing time and cost for laborious cryogenic measurements. Generative neural network model was then used to provide model parameters from cryogenic MOSFETs characteristics predicted by the transfer learning neural network model. The model parameters predicted by the generative model was finally finetuned by the conventional least-squares metho without falling local minimum during the optimization. | |
| キーワード | （和） | クライオCMOS / デバイスモデリング / ニューラルネットワーク / / / / / |
| （英） | Cryo-CMOS / Compact Modeling / Neural Network / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 242, SDM2024-60, pp. 22-25, 2024年11月. | |
| 資料番号 | SDM2024-60 | |
| 発行日 | 2024-10-31 (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 | SDM2024-60 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SDM |
| 開催期間 | 2024-11-07 - 2024-11-08 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 5階 5S-2 会議室 |
| 開催地（英） | |
| 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 | 2024-11-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モデルを活用した極低温デバイスモデリングの省力化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automation of Cryogenic Device Modeling Utilizing Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | クライオCMOS / Cryo-CMOS |
| キーワード(2)（和/英） | デバイスモデリング / Compact Modeling |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| 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） | 稲葉 工 / Takumi Inaba / イナバ タクミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 千足 勇介 / Yusuke Chiashi / チアシ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小倉 実 / Minoru Ogura / オグラ ミノル |
| 第3著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浅井 栄大 / Hidehiro Asai / アサイ ヒデヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 更田 裕司 / Hiroshi Fuketa / フケタ ヒロシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡 博史 / Hiroshi Oka / オカ ヒロシ |
| 第6著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯塚 将太 / Shota Iizuka / イイヅカ ショウタ |
| 第7著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 公彦 / Kimihiko Kato / カトウ キミヒコ |
| 第8著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下方 駿佑 / Shunsuke Shitakata / シタカタ シュンスケ |
| 第9著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 貴洋 / Takahiro Mori / モリ タカヒロ |
| 第10著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-11-08 11:20:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | SDM |
| 資料番号 | SDM2024-60 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.242 |
| ページ範囲 | pp.22-25 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2024-10-31 (SDM) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]