Come automatizzare l'estrazione dei parametri dei modelli di dispositivo e il ricentraggio
Automatizzare l’estrazione dei parametri di machine learning e il ricentraggio dei modelli
L'estrazione dei parametri del modello compatto inizia selezionando i grafici misurati o i parametri di prestazione da adattare, identificando i parametri del modello associati a tali obiettivi e definendo intervalli di valori adeguati per i parametri. Come obiettivi di adattamento possono essere inclusi: corrente-tensione continua (IV), corrente-tensione a impulsi (IV), capacità-tensione (CV), parametri S, scalatura termica e scalatura geometrica. L'ottimizzatore basato sull'apprendimento automatico valuta quindi i grafici e i parametri selezionati congiuntamente attraverso un'ottimizzazione globale, anziché richiedere una sequenza di operazioni di adattamento separate.
Per il ricentraggio del modello, i dati di riferimento vengono caricati nel Model Generator e vengono creati grafici di scalatura per le geometrie dei dispositivi richieste. Gli ingegneri selezionano i grafici di ricentraggio desiderati, i parametri, gli intervalli dei parametri, la funzione di errore, il campionatore, il limite di iterazioni e il seme casuale prima di eseguire l’ottimizzazione. Le curve simulate risultanti vengono confrontate con i dati misurati, consentendo di ottimizzare l’insieme dei parametri rispetto agli obiettivi selezionati e di riutilizzarlo nell’ambito di un flusso di lavoro di estrazione ripetibile.
Soluzione per l'estrazione automatizzata dei parametri dei modelli di dispositivi e il ricentraggio
Ricentraggio automatico grazie all'apprendimento automatico
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Piattaforma di modellazione dei dispositivi W7300B PathWave IC-CAP
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