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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-11-13 10:30 ベイジアンニューラルネットワークによる特性歩留まりの推定 ○森口悠斗・高井伸和（京都工繊大）  VLD2024-51 ICD2024-69 DC2024-73 RECONF2024-81 |
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| 抄録 | （和） | 強化学習やブラックボックス最適化などの機械学習手法を用いて，アナログ回路設計を自動化する研究が進められているが，近年提案されている自動設計手法ではフィデリティの高い回路シミュレーションの効率化が課題とされている． 本稿では，プロセス変動に起因する特性歩留まりの推定に焦点を当て， ベイジアンニューラルネットワークを用いた特性歩留まり推定手法を提案する． 提案手法は動作点解析によって得られる情報から全回路特性の分布を予測し，特性歩留まりを推定する． 提案手法を自動設計に適用して通常の回路シミュレーションと比較した結果，20倍以上の計算時間削減が可能であることを確認した． |
| （英） | The automation of analog circuit design using machine learning techniques such as reinforcement learning and black-box optimization is advancing. However, recent automated design methods face the challenge of improving the efficiency of high-fidelity circuit simulations. We propose a surrogate model that uses Bayesian neural network, enabling the inference of distribution-based performance metrics. Our method predicts the distribution of all circuit characteristics based on information obtained from operating point analysis and estimates the characteristic yield. When applied to automated design, the proposed method demonstrated over a 20-fold reduction in computation time compared to conventional circuit simulations. |
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| キーワード | （和） | アナログ回路 / 歩留まり推定 / モンテカルロ解析 / ベイジアンニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | analog circuit / yield rate estimation / Monte Carlo analysis / Bayesian neural network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 248, ICD2024-69, pp. 137-141, 2024年11月. | |
| 資料番号 | ICD2024-69 | |
| 発行日 | 2024-11-05 (VLD, ICD, DC, RECONF) | |
| 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 | VLD2024-51 ICD2024-69 DC2024-73 RECONF2024-81 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD DC RECONF ICD IPSJ-SLDM |
| 開催期間 | 2024-11-12 - 2024-11-14 |
| 開催地（和） | コンパルホール(大分) |
| 開催地（英） | COMPAL HALL |
| テーマ（和） | デザインガイア2024 -VLSI設計の新しい大地- |
| テーマ（英） | Design Gaia 2024 -New Field of VLSI Design- |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICD |
| 会議コード | 2024-11-VLD-DC-RECONF-ICD-SLDM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ベイジアンニューラルネットワークによる特性歩留まりの推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prametric Yield Estimation using Bayesian Neural Networks |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アナログ回路 / analog circuit |
| キーワード(2)（和/英） | 歩留まり推定 / yield rate estimation |
| キーワード(3)（和/英） | モンテカルロ解析 / Monte Carlo analysis |
| キーワード(4)（和/英） | ベイジアンニューラルネットワーク / Bayesian neural network |
| 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） | 森口 悠斗 / Yuto Moriguchi / モリグチ ユウト |
| 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） | 高井 伸和 / Nobukazu Takai / |
| 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 | 2024-11-13 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ICD |
| 資料番号 | VLD2024-51, ICD2024-69, DC2024-73, RECONF2024-81 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.247(VLD), no.248(ICD), no.249(DC), no.250(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.137-141 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-11-05 (VLD, ICD, DC, RECONF) |
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