論文の概要: Development, Demonstration, and Validation of Data-driven Compact Diode Models for Circuit Simulation and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01699v1
• Date: Mon, 6 Jan 2020 18:25:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 02:20:06.287030
• Title: Development, Demonstration, and Validation of Data-driven Compact Diode Models for Circuit Simulation and Analysis
• Title（参考訳）: 回路シミュレーション・解析のためのデータ駆動型小型ダイオードモデルの開発と実証・検証
• Authors: K. Aadithya, P. Kuberry, B. Paskaleva, P. Bochev, K. Leeson, A. Mar, T. Mei, E. Keiter
• Abstract要約: 機械学習技術は、コンパクトモデルの開発を自動化し、大幅に高速化する可能性がある。 MLは、特定の回路ステージに合わせて調整されたコンパクトモデルの階層を開発するために使用できる様々なモデリングオプションを提供する。 これらの「データ駆動型」コンパクトモデルの性能を,(1)実験室データと電圧電流特性を比較し,(2)これらの装置を用いたブリッジ回路の構築により評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compact semiconductor device models are essential for efficiently designing and analyzing large circuits. However, traditional compact model development requires a large amount of manual effort and can span many years. Moreover, inclusion of new physics (eg, radiation effects) into an existing compact model is not trivial and may require redevelopment from scratch. Machine Learning (ML) techniques have the potential to automate and significantly speed up the development of compact models. In addition, ML provides a range of modeling options that can be used to develop hierarchies of compact models tailored to specific circuit design stages. In this paper, we explore three such options: (1) table-based interpolation, (2)Generalized Moving Least-Squares, and (3) feed-forward Deep Neural Networks, to develop compact models for a p-n junction diode. We evaluate the performance of these "data-driven" compact models by (1) comparing their voltage-current characteristics against laboratory data, and (2) building a bridge rectifier circuit using these devices, predicting the circuit's behavior using SPICE-like circuit simulations, and then comparing these predictions against laboratory measurements of the same circuit.
• Abstract（参考訳）: 小型半導体デバイスモデルは大規模回路の効率的な設計と解析に不可欠である。 しかし、従来のコンパクトモデル開発には大量の手作業が必要であり、何年もかかる可能性がある。 さらに、既存のコンパクトモデルに新しい物理学(例えば放射効果)を組み込むことは簡単ではなく、ゼロから再開発する必要がある。 機械学習(ML)技術は、コンパクトモデルの開発を自動化し、大幅に高速化する可能性がある。 さらにMLは、特定の回路設計段階に適したコンパクトモデルの階層を開発するために使用できる様々なモデリングオプションを提供する。 本稿では,(1)テーブルベース補間,(2)一般化移動最小二乗,(3)フィードフォワードディープニューラルネットワークの3つの選択肢について検討し,p-n接合ダイオードのコンパクトモデルを開発する。 これらの「データ駆動型」コンパクトモデルの性能を,(1)実験室データに対する電圧電流特性の比較,(2)これらの装置を用いたブリッジ整流回路の構築,(2)スパイス様回路シミュレーションによる回路挙動の予測,および同一回路の実験室測定との比較により評価した。

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