講演情報
[14a-K101-10]生成 AI を活用したクライオ CMOS 用 モデルパラメータ抽出省力化の可能性検討
〇稲葉 工1、千足 勇介1、岡 博史1、小倉 実1、浅井 栄大1、更田 裕司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、生成AI、クライオCMOS
我々はこれまで、極低温 300mm ウエハプローバーで大量の I-V 特性を取得し、極低温基盤モデルを構築した結果を報告し た。この極低温基盤モデルによって、ターゲット素子についての少数の極低温 I-V 特性を用い て転移学習を行えば、ターゲット素子を用いた回路設計に必要な未計測の極低温 I-V 特性を、外 挿データも含めて予測可能である。本講演では、これまでの報告の継続課題として行った、 予測した極低温 I-V 特性からモデルパラメータ抽出を行う生成 AI の開発ついて報告する。