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J-GLOBAL ID：202002266083950787   整理番号：20A0800977

機械学習を用いたデジタル温度電圧センサの精度向上手法の検討

Accuracy Improvement Method Using Machine Learning for A Digital Temperature and Voltage Sensor

著者 (3件)： 権藤昌之 (九州工大) ,  三宅庸資 (九州工大) ,  梶原誠司 (九州工大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 420(DC2019 86-97)(Web)  ページ： 1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2020年02月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： VLSI稼働時のチップの温度と電圧を測定するため,リングオシレータ(RO:Ring Oscillator)を利用したデジタルセンサが提案されている.ROの周波数を利用するセンサは,製造ばらつきの影響により測定精度が低下するという問題がある.製造ばらつきの影響を低減する手法として,初回測定時に行うキャリブレーションが知られているが,微細テクノロジで生じる製造ばらつきによる特性変動に必ずしも十分に対応することができていない.本研究では,ROを利用したセンサに対して,機械学習の一手法であるサポートベクターマシンを利用して推定式を生成することで,製造ばらつきによる温度と周波数,電圧と周波数のばらつきの影響を抑え,温度や電圧の測定精度を向上させる手法を提案する.試作チップを用いた評価実験では,製造ばらつきの影響がある複数のチップに対して,提案手法は既存手法である重回帰分析よりも推定精度が向上することを示す.65nm CMOSテクノロジの試作チップ評価では,従来手法の温度測定誤差は1.423°Cであるが,提案手法を用いることで誤差が1.069°Cとなり,提案手法によりセンサの推定精度が向上できることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *温度センサ ,  *センサ ,  ディジタル方式 ,  *改良 ,  リング発振器 ,  分散【variance】 ,  キャリブレーション ,  サポートベクトルマシン ,  式
準シソーラス用語： ディジタル ,  リングオシレータ ,  推定式 ,  *精度向上 ,  製造ばらつき ,  *電圧センサ

分類 (2件)： 制御機器一般  (IC02010N) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (15件)：

• N. Kanekawa, E. Ibe, T. Suga, and Y. Uematsu, Dependability in Electronic Systems: Mitigation of Hardware Failures, Soft Errors, and Electro -Magnetic Disturbances, Springer, 2010.
• H. Yi, T. Yoneda, I. Inoue, Y. Sato, S. Kajihara, and H. Fujiwara, ′′A failure prediction strategy for transistor aging,′′ IEEE Trans. Very Large Scale Integr. (VLSI) Syst., vol. 20, no. 11, pp. 1951-1959, Nov. 2012.
• S. Reda, R. J. Cochran, A. N. Nowroz, ′′Improved thermal tracking for processors using hard and soft sensor allocation techniques,′′ IEEE Trans. on Computers, vol. 60, no. 6, pp. 814-851, 2011.
• A. Bakker and J. H. Huijsing, ′′Micropower CMOS temperature sensor with digital output,′′ IEEE J. Solid-State Circuits, vol. 31, no. 7, pp. 933-937, Jul. 1996.
• M. A. P. Pertijs, K. A. Makinwa, and J. H. Huijsing, ′′A CMOS smart temperature sensor with a 3σ inaccuracy of ±0.1 C from -55 C to 125 C,′′ IEEE J. Solid-State Circuits, vol.40, no.12, pp.2805-2815, Dec. 2005.

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  デジタル ,  電圧センサ ,  精度向上 ,  手法