文献

J-GLOBAL ID：202002226303779035   整理番号：20A2556278

機械学習と説明可能なAIに基づく論理デバイス性能の自動モデリング【JST・京大機械翻訳】

Automatic Modeling of Logic Device Performance Based on Machine Learning and Explainable AI

著者 (11件)： Kim Seungju (Data & Information Technology Center) ,  Lee Kwangseok (Data & Information Technology Center) ,  Noh Hyeon-Kyun (Data & Information Technology Center) ,  Shin Youngkyu (Data & Information Technology Center) ,  Chang Kyu-Baik (Data & Information Technology Center) ,  Jeong Jaehoon (Data & Information Technology Center) ,  Baek Sangwon (R & D Center / Device Solution Business Samsung Electronics Co., Ltd.,Gyeonggi-do,Republic of Korea,18448) ,  Kang Myunggil (R & D Center / Device Solution Business Samsung Electronics Co., Ltd.,Gyeonggi-do,Republic of Korea,18448) ,  Cho Keunhwi (R & D Center / Device Solution Business Samsung Electronics Co., Ltd.,Gyeonggi-do,Republic of Korea,18448) ,  Kim Dong-Won (R & D Center / Device Solution Business Samsung Electronics Co., Ltd.,Gyeonggi-do,Republic of Korea,18448) ,  Kim Daesin (Data & Information Technology Center)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SISPAD  ページ： 47-50  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,プロセス条件における修正を自動的に反映できる半導体デバイスの性能を予測するための機械学習フレームワークを提案した。標準TCADシミュレータは,新しいプロセス条件を捉えるために,集中的なモデリングと較正作業を必要とするが,提案フレームワークは,これらの条件を,データから効率的に,そして,直接学ぶことができる。さらに,最近注目する説明可能なAI技術を適用することにより,デバイス性能に影響する重要な因子を,提案モデルから自動的に発見することができた。特に,著者らのモデルは,TCADシミュレータによって達成できないゲーム理論的Shapley値として各プロセスステップの有意性を定量化する。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 半導体素子 ,  ゲーム理論 ,  シミュレータ ,  *論理素子 ,  *機械学習
準シソーラス用語： TCAD , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  音声処理  (JE05000E) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  説明 ,  AI ,  論理デバイス ,  モデリング