講演情報
[23a-12J-3]転移学習を活用したCryo-CMOS特性予測の可能性検討
〇稲葉 工1、千足 勇介1、小倉 実1、浅井 栄大1、更田 裕司1、岡 博史1、飯塚 将太1、加藤 公彦1、下方 駿佑1、森 貴洋1 (1.産総研)
キーワード：
深層学習,Cryo-CMOS,量子計算機
量子ビット制御回路のためにCryo-CMOS技術に高い注目が集まっている。回路設計のためには、多種の電界効果トランジスタ(MOSFET)の極低温特性評価が必要となる。しかしながら、一般的に実験による極低温特性評価には多大な時間と労力を要している現状がある。我々は、その現状を打破するために、機械学習の一種である転移学習の活用を検討している。これにはまず、既知のI-V特性を学習済みの機械学習モデルを用意する。その上で、ターゲット素子についての少数のI-V特性を用いて転移学習を行い、ターゲット素子を用いた回路設計に必要なモデルを生成させることを目指すものである。本講演では、その初期的検討結果として、極低温300mmウエハプローバーで測定したI-V特性から構築した機械学習モデルをベースに、他種のMOSFETの極低温特性を少数データから転移学習によって予測した結果を報告する。