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J-GLOBAL ID：201702254568696770   整理番号：17A1304906

LSIテスト技術の新潮流-人工知能をどう活用するか?

著者 (1件)： 中村芳行 (ルネサスエレクトロニクス)
資料名： 日本信頼性学会誌  (REAJ誌)
巻： 39  号： 5  ページ： 262-269  発行年： 2017年09月01日 
JST資料番号： L2778A  ISSN： 0919-2697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 今日,機械学習やディープラーニングといったデータを利用して推論を行う人工知能は,画像認識など様々な分野で大きな成功をおさめている。LSIテストの分野においても,その応用技術の開発が活発に行われるようになってきた。本稿では,その新たな潮流について解説する。(著者抄録)

シソーラス用語： *LSI【IC】 ,  *性能評価 ,  故障診断 ,  欠陥検査 ,  *信頼性試験 ,  統計解析 ,  特徴抽出 ,  *人工知能 ,  人工知能推論 ,  機械学習 ,  データ解析
準シソーラス用語： *LSIテスト ,  ディープラーニング ,  ビッグデータ ,  ビッグデータ利活用

分類 (2件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• 佐藤康夫,梶原誠司: 物理劣化による脅威とフィールドテストの役割, 信頼性学会誌, Vol.35, No.8, p.461 (2013.12)
• 梶原誠司: VLSIテスト技術によるシステムディペンダビリティ向上への期待, 電子情報通信学会技報, DC2015-40 (2015.12)
• 真田克: 電源電流を用いたDSM LSIの評価技術の変遷, IEICE Fundamentals Review, Vol.5, No.4, pp.293-301 (2013)
• AEC-Q001-Rev.D : Guidelines for Part Average Testing, Automotive Electronics Council (2011)
• Y.Nakamura and M.Tanaka : A Multi-dimensional Iddq Testing Method Using Mahalanobis Distance, IEEE 25th International Symposium on Defect and Fault Tolerance in VLSI Systems (2010)

タイトルに関連する用語 (4件)： LSIテスト ,  潮流 ,  人工知能 ,  活用