講演抄録/キーワード |
講演名 |
2025-01-16 09:25
能動学習とハイパーパラメータの適応的更新を用いたイベント単位で正確なビット反転識別手法 ○安田隆一・高見一総・五味唯美(京大)・竹内浩造(JAXA)・橋本昌宜(京大) VLD2024-77 RECONF2024-107 |
抄録 |
(和) |
ソフトエラーレート(SER)の正確な見積もりには,放射線入射イベント毎にビット反転の有無を高精度に判定する必要があり,TCADを用いた過渡解析は有効な方法である.しかし,TCADシミュレーションには長時間の計算が必要なため,SERの正確な見積もりに必要なモンテカルロシミュレーションのサンプル数の確保は困難である.
本稿では,能動学習とハイパーパラメータの適応的調整を用いた,ビット反転の効率的な識別器構築手法を提案する.12-nm SRAMに対する実験では,80%の精度を得るのに必要なデータ量を41%,85%の精度では31%削減できることを確認した.また,中性子起因SERの推定値が同世代SRAMの測定値と同程度であることを確認した. |
(英) |
For an accurate estimation of the soft error rate (SER), it is necessary to determine with high accuracy whether or not there is a bit flip for a given radiation incident event.
Transient analysis using TCAD is an effective method for this purpose. However, TCAD simulations usually require long computation times, making it difficult to obtain the number of samples needed for an accurate estimation of the SER.
This paper proposes an efficient discriminator construction method for single-event upset (SEU) using active learning and adaptive tuning of hyperparameters in the learning algorithm. Experiments with a 12-nm SRAM show that the training data required to achieve the same accuracy was reduced by 41% for 80% accuracy and by 31% for 85% accuracy. We also confirmed that the estimated terrestrial neutron-induced soft error rate (SER) is comparable to that of similar technology found in the literature. |
キーワード |
(和) |
ソフトエラー / TCAD / 能動学習 / 機械学習 / / / / |
(英) |
Soft error / TCAD / Active learning / Machine learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 329, VLD2024-77, pp. 7-12, 2025年1月. |
資料番号 |
VLD2024-77 |
発行日 |
2025-01-09 (VLD, 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 |
VLD2024-77 RECONF2024-107 |
研究会情報 |
研究会 |
VLD RECONF |
開催期間 |
2025-01-16 - 2025-01-17 |
開催地(和) |
キオクシア 横浜テクノロジーキャンパス Flagship棟 |
開催地(英) |
Yokohama Technology Campus Flagship Building |
テーマ(和) |
FPGA 応用および一般 |
テーマ(英) |
FPGA Applications, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
VLD |
会議コード |
2025-01-VLD-RECONF |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
能動学習とハイパーパラメータの適応的更新を用いたイベント単位で正確なビット反転識別手法 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Event-Wise Accurate Single-Event Upset Discrimination with Active Learning and Adaptive Hyperparameter Tuning |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
ソフトエラー / Soft error |
キーワード(2)(和/英) |
TCAD / TCAD |
キーワード(3)(和/英) |
能動学習 / Active learning |
キーワード(4)(和/英) |
機械学習 / Machine learning |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
安田 隆一 / Ryuichi Yasuda / ヤスダ リュウイチ |
第1著者 所属(和/英) |
京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
高見 一総 / Kazusa Takami / タカミ カズサ |
第2著者 所属(和/英) |
京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
五味 唯美 / Yuibi Gomi / ゴミ ユイビ |
第3著者 所属(和/英) |
京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
竹内 浩造 / Kozo Takeuchi / タケウチ コウゾウ |
第4著者 所属(和/英) |
宇宙航空研究開発機構 (略称: JAXA)
Japan Aerospace Exploration Agency (略称: JAXA) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
橋本 昌宜 / Masanori Hashimoto / ハシモト マサノリ |
第5著者 所属(和/英) |
京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2025-01-16 09:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
VLD |
資料番号 |
VLD2024-77, RECONF2024-107 |
巻番号(vol) |
vol.124 |
号番号(no) |
no.329(VLD), no.330(RECONF) |
ページ範囲 |
pp.7-12 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2025-01-09 (VLD, RECONF) |