論文の概要: Fully Convolutional Generative Machine Learning Method for Accelerating Non-Equilibrium Greens Function Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09374v1
• Date: Sun, 17 Sep 2023 20:43:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 15:51:01.557028
• Title: Fully Convolutional Generative Machine Learning Method for Accelerating Non-Equilibrium Greens Function Simulations
• Title（参考訳）: 完全畳み込み生成型機械学習による非平衡グリーン関数シミュレーションの高速化
• Authors: Preslav Aleksandrov, Ali Rezaei, Nikolas Xeni, Tapas Dutta, Asen Asenov, Vihar Georgiev
• Abstract要約: 本研究は,機械学習とデバイスモデリングシミュレーションを組み合わせた新しいシミュレーション手法について述べる。 我々は新しいシミュレーション手法ML-NEGFを命名し、NESSと呼ばれる社内シミュレータに実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0879626117219674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work describes a novel simulation approach that combines machine learning and device modelling simulations. The device simulations are based on the quantum mechanical non-equilibrium Greens function (NEGF) approach and the machine learning method is an extension to a convolutional generative network. We have named our new simulation approach ML-NEGF and we have implemented it in our in-house simulator called NESS (nano-electronics simulations software). The reported results demonstrate the improved convergence speed of the ML-NEGF method in comparison to the standard NEGF approach. The trained ML model effectively learns the underlying physics of nano-sheet transistor behaviour, resulting in faster convergence of the coupled Poisson-NEGF simulations. Quantitatively, our ML- NEGF approach achieves an average convergence acceleration of 60%, substantially reducing the computational time while maintaining the same accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習とデバイスモデリングシミュレーションを組み合わせた新しいシミュレーション手法について述べる。 デバイスシミュレーションは、量子力学的非平衡グリーンズ関数(NEGF)アプローチに基づいており、機械学習手法は畳み込み生成ネットワークの拡張である。 我々は、新しいシミュレーション手法ML-NEGFを命名し、NESS(nano-electronics Simulations software)と呼ばれる社内シミュレータに実装した。 その結果,ML-NEGF法では標準NEGF法と比較して収束速度が向上した。 訓練されたMLモデルは、ナノシートトランジスタの挙動の基礎となる物理を効果的に学習し、結合されたPoisson-NEGFシミュレーションを高速に収束させる。 定量的に,我々のML-NEGF手法は平均収束加速度60%を実現し,同じ精度を維持しながら計算時間を著しく短縮する。

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