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J-GLOBAL ID：202002262694326899   整理番号：20A0821244

ハードウェア検証における人工知能利用の機会【JST・京大機械翻訳】

Opportunities of using artificial intelligence in hardware verification

著者 (2件)： Dinu A. (Transilvania University,Electronics and Computers Department,Brasov,Romania) ,  Ogrutan P. L. (Transilvania University,Electronics and Computers Department,Brasov,Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SIITME  ページ： 224-227  発行年： 2019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： 過去10年にわたり,集積回路の使用は,人間活動の大部分のドメインにおいて,かなり広がっていた。プロセッサはますます多くの製品に埋め込まれ,その結果,それらの製造に対する要求は指数関数的に増加した。ハードウェア検証はエレクトロニクス開発において非常に時間がかかるステップであるので,技術者はこのプロセスの自動化を増加させることによりその時間を短縮するための多大な努力を行い,人工知能はその仕事のための理想的な候補である。本論文では,このグローバルな努力に合わせて,検証性能を改善するための先進的な方法を解析した。現在の研究は,統合回路検証プロセスの中で人工知能概念の実装に進める前に重要なステップを表している。検証における機械学習は,多重方向に使用できる。すなわち,すべての機能状態に検証回路をもたらすために必要な刺激の全範囲を駆動するためのコード生成である。試験結果を分析した。充填被覆率ギャップと例のリストは,高度に継続することができた。しかし,検証環境のどの部分が自動化の必要性を最もよく扱うことができるかを決定することが大きな課題であり,検証技術が自動コード発電機にデータを供給するのに最も適している。本論文において,e言語のいくつかの特徴を,ハードウェア検証と人工知能の間の溶接ブリッジとして強調した。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： 集積回路 ,  指数関数 ,  自動化 ,  被覆率 ,  *ハードウェア ,  機械学習 ,  多重化 ,  言語 ,  電子技術 ,  溶接 ,  コード生成 ,  演算プロセッサ ,  *人工知能
準シソーラス用語： 人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハードウェア ,  検証 ,  人工知能 ,  機会