論文の概要: Learning Graph Patterns of Reflection Coefficient for Non-destructive Diagnosis of Cu Interconnects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10207v2
• Date: Sun, 9 Jul 2023 07:28:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 22:07:14.698449
• Title: Learning Graph Patterns of Reflection Coefficient for Non-destructive Diagnosis of Cu Interconnects
• Title（参考訳）: Cu配線の非破壊診断における反射係数のグラフパターンの学習
• Authors: Tae Yeob Kang, Haebom Lee, Sungho Suh
• Abstract要約: 本稿では,Cu配線欠陥の非破壊検出と診断のための新しい手法を提案する。 本手法は,係数のグラフパターンを活用することにより,相互接続欠陥の根本原因と重大性の両方を一意に解析する。 我々は,グラフパターンが故障診断能力を有し,学習アルゴリズムの効果的な入力データとして機能することが実験的に実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4502611532302039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing operating frequencies and clock speeds in processors, interconnects affect both the reliability and performance of entire electronic systems. Fault detection and diagnosis of the interconnects are crucial for prognostics and health management (PHM) of electronics. However, traditional approaches using electrical signals as prognostic factors often face challenges in distinguishing defect root causes, necessitating additional destructive evaluations, and are prone to noise interference, leading to potential false alarms. To address these limitations, this paper introduces a novel approach for non-destructive detection and diagnosis of defects in Cu interconnects, offering early detection, enhanced diagnostic accuracy, and noise resilience. Our approach uniquely analyzes both the root cause and severity of interconnect defects by leveraging graph patterns of reflection coefficient, a technique distinct from traditional time series signal analysis. We experimentally demonstrate that the graph patterns possess the capability for fault diagnosis and serve as effective input data for learning algorithms. Additionally, we introduce a novel severity rating ensemble learning (SREL) approach, which significantly enhances diagnostic accuracy and noise robustness. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms conventional machine learning methods and multi-class convolutional neural networks (CNN), achieving a maximum accuracy of 99.3%, especially under elevated noise levels.
• Abstract（参考訳）: プロセッサの動作周波数とクロック速度の増加に伴い、相互接続は電子システム全体の信頼性と性能の両方に影響を及ぼす。 配線の故障検出と診断は、電子の予後と健康管理(PHM)に不可欠である。 しかし、電気信号を予後因子として用いる従来のアプローチは、欠陥根本原因を識別し、さらなる破壊的な評価を必要とすることがあり、ノイズ干渉の危険性があり、誤報につながる可能性がある。 これらの制約に対処するため,Cu配線欠陥の非破壊検出と診断のための新しい手法を提案し,早期検出,診断精度の向上,耐雑音性を実現した。 本手法は,従来の時系列信号解析とは異なる手法である反射係数のグラフパターンを利用して,相互接続欠陥の根本原因と重大度を一意に解析する。 本研究では,グラフパターンが故障診断の能力を有し,学習アルゴリズムの効果的な入力データとなることを実験的に実証する。 さらに,重大度評価アンサンブル学習(srel)アプローチを導入し,診断精度と雑音ロバスト性を大幅に向上させる。 実験の結果,提案手法は従来の機械学習手法やマルチクラス畳み込みニューラルネットワーク(CNN)よりも優れており,特に高騒音下での最大精度は99.3%であることがわかった。

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