論文の概要: A Benchmark Time Series Dataset for Semiconductor Fabrication Manufacturing Constructed using Component-based Discrete-Event Simulation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09307v1
- Date: Sat, 17 Aug 2024 23:05:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 21:19:42.170682
- Title: A Benchmark Time Series Dataset for Semiconductor Fabrication Manufacturing Constructed using Component-based Discrete-Event Simulation Models
- Title（参考訳）: コンポーネントベース離散イベントシミュレーションモデルを用いた半導体製造のためのベンチマーク時系列データセット
- Authors: Vamsi Krishna Pendyala, Hessam S. Sarjoughian, Bala Potineni, Edward J. Yellig,
- Abstract要約: この研究はIntel半導体製造工場のベンチマークモデルに基づいている。
時系列データセットは離散時間軌道を用いて構築される。
データセットは、機械学習コミュニティで行動分析に利用することもできる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Advancements in high-computing devices increase the necessity for improved and new understanding and development of smart manufacturing factories. Discrete-event models with simulators have been shown to be critical to architect, designing, building, and operating the manufacturing of semiconductor chips. The diffusion, implantation, and lithography machines have intricate processes due to their feedforward and feedback connectivity. The dataset collected from simulations of the factory models holds the promise of generating valuable machine-learning models. As surrogate data-based models, their executions are highly efficient compared to the physics-based counterpart models. For the development of surrogate models, it is beneficial to have publicly available benchmark simulation models that are grounded in factory models that have concise structures and accurate behaviors. Hence, in this research, a dataset is devised and constructed based on a benchmark model of an Intel semiconductor fabrication factory. The model is formalized using the Parallel Discrete-Event System Specification and executed using the DEVS-Suite simulator. The time series dataset is constructed using discrete-event time trajectories. This dataset is further analyzed and used to develop baseline univariate and multivariate machine learning models. The dataset can also be utilized in the machine learning community for behavioral analysis based on formalized and scalable component-based discrete-event models and simulations.
- Abstract（参考訳）: 高計算装置の進歩は、スマート製造工場の改善と新しい理解と開発の必要性を高めている。
半導体チップの製造を設計し、設計し、製造し、運用するためには、シミュレーター付き離散イベントモデルが重要であることが示されている。
拡散、注入、リソグラフィー装置は、フィードフォワードとフィードバック接続のために複雑なプロセスを持つ。
工場モデルのシミュレーションから収集されたデータセットは、貴重な機械学習モデルを生成するという約束を持っている。
データベースのモデルを代理するので、それらの実行は物理ベースのモデルと比較して非常に効率的である。
代理モデルの開発には, 精密な構造と正確な挙動を持つ工場モデルに基礎を置く, 公開されているベンチマークシミュレーションモデルが有用である。
そこで本研究では,Intel半導体製造工場のベンチマークモデルに基づいて,データセットを考案し,構築する。
このモデルはParallel Discrete-Event System Specificationを用いて形式化され、DEVS-Suiteシミュレータを使って実行される。
時系列データセットは離散時間軌道を用いて構築される。
このデータセットはさらに分析され、ベースラインの単変量および多変量機械学習モデルの開発に使用される。
このデータセットは、フォーマルでスケーラブルなコンポーネントベースの離散イベントモデルとシミュレーションに基づいた行動分析のために、機械学習コミュニティでも利用することができる。
関連論文リスト
- DoMINO: A Decomposable Multi-scale Iterative Neural Operator for Modeling Large Scale Engineering Simulations [2.300471499347615]
DoMINOは点クラウドベースの機械学習モデルであり、局所幾何学情報を用いて離散点上の流れ場を予測する。
DoMINOは、DrivAerMLデータセットを使用して、自動車空気力学のユースケースで検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-23T03:28:10Z) - GauSim: Registering Elastic Objects into Digital World by Gaussian Simulator [55.02281855589641]
GauSimは、ガウスカーネルを通して表現される現実の弾性物体の動的挙動をキャプチャするために設計された、ニューラルネットワークベースの新しいシミュレータである。
我々は連続体力学を活用し、各カーネルを連続体としてモデル化し、理想化された仮定なしに現実的な変形を考慮に入れた。
ガウシムは質量や運動量保存などの明示的な物理制約を取り入れ、解釈可能な結果と堅牢で物理的に妥当なシミュレーションを確実にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-23T18:58:17Z) - Generative Modeling and Data Augmentation for Power System Production Simulation [0.0]
本稿では,小さなサンプルシナリオ下での負荷予測のための生成モデル支援手法を提案する。
拡張データセットは、元のデータセットと比較して予測エラーを大幅に削減する。
拡散モデルは、約200倍の誤差を達成し、生成的敵モデルより優れる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-10T12:38:47Z) - Semantic Capability Model for the Simulation of Manufacturing Processes [38.69817856379812]
シミュレーションは製造工程の検査の機会を提供する。
異なるシミュレーションの組み合わせは、あるシミュレーションの出力が別のシミュレーションの入力パラメータとして機能し、結果として一連のシミュレーションとなるときに必要である。
シミュレーション、特定の知識を生成する能力、それぞれの品質基準を表現した情報モデルが導入された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-15T09:28:08Z) - Data-Juicer Sandbox: A Feedback-Driven Suite for Multimodal Data-Model Co-development [67.55944651679864]
統合データモデル共同開発に適した新しいサンドボックススイートを提案する。
このサンドボックスは、フィードバック駆動の実験プラットフォームを提供し、コスト効率とデータとモデルの両方のガイド付き洗練を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-16T14:40:07Z) - Diffusion posterior sampling for simulation-based inference in tall data settings [53.17563688225137]
シミュレーションベース推論(SBI)は、入力パラメータを所定の観測に関連付ける後部分布を近似することができる。
本研究では、モデルのパラメータをより正確に推測するために、複数の観測値が利用できる、背の高いデータ拡張について考察する。
提案手法を,最近提案した各種数値実験の競合手法と比較し,数値安定性と計算コストの観点から,その優位性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-11T09:23:36Z) - Device Modeling Bias in ReRAM-based Neural Network Simulations [1.5490932775843136]
ジャンプテーブルのようなデータ駆動モデリングアプローチは、ニューラルネットワークシミュレーションのためのメモリデバイスをモデル化することを約束している。
本研究では,様々なジャンプテーブルデバイスモデルが達成したネットワーク性能評価に与える影響について検討する。
MNISTでトレーニングされた多層パーセプトロンの結果は、バイナリに基づくデバイスモデルが予測不可能に振る舞うことを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-29T04:45:06Z) - Continual learning autoencoder training for a particle-in-cell
simulation via streaming [52.77024349608834]
今後のエクサスケール時代は 次世代の物理シミュレーションを 高解像度で提供します
これらのシミュレーションは高解像度であり、ディスク上に大量のシミュレーションデータを格納することはほぼ不可能であるため、機械学習モデルのトレーニングに影響を与える。
この研究は、ディスク上のデータなしで、実行中のシミュレーションにニューラルネットワークを同時にトレーニングするアプローチを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-09T09:55:14Z) - VAE-LIME: Deep Generative Model Based Approach for Local Data-Driven
Model Interpretability Applied to the Ironmaking Industry [70.10343492784465]
モデル予測だけでなく、その解釈可能性も、プロセスエンジニアに公開する必要があります。
LIMEに基づくモデルに依存しない局所的解釈可能性ソリューションが最近出現し、元の手法が改良された。
本稿では, 燃焼炉で生成する高温金属の温度を推定するデータ駆動型モデルの局所的解釈可能性に関する新しいアプローチ, VAE-LIMEを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-15T07:07:07Z) - Hybrid modeling: Applications in real-time diagnosis [64.5040763067757]
我々は、機械学習にインスパイアされたモデルと物理モデルを組み合わせた、新しいハイブリッドモデリングアプローチの概要を述べる。
このようなモデルをリアルタイム診断に利用しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-04T00:44:57Z) - Predicting Multidimensional Data via Tensor Learning [0.0]
本研究では,本データセットの内在的多次元構造を保持するモデルを開発する。
モデルパラメータを推定するために、オルタネート・リースト・スクエアスアルゴリズムを開発した。
提案モデルは,予測文献に存在するベンチマークモデルより優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-11T11:57:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。