キーサイト、デバイス・モデリングとPDK開発を加速する機械学習ツールキットを発表
AI／機械学習主導のモデリングにより、より高速なDTCO（Design Technology Co-Optimization）開発の市場投入までの時間を短縮し、先進ノード、RF、およびパワーアプリケーション向けモデルパラメータの抽出を加速します
SANTA ROSA, Calif.January 15, 2026
Keysight Technologies, Inc.（NYSE：KEYS）は本日、最新のKeysight Device Modeling Software Suiteにおける新しいMachine Learning Toolkitのリリースを発表しました。この新しいソリューションにより、モデルの開発および抽出時間が数週間から数時間に短縮され、プロセスデザインキット（PDK）のより迅速な提供とDTCO（Design Technology Co-Optimization）アプリケーションが可能になります。
半導体業界は、GAA（Gate-All-Around）トランジスタ、GaNやSiCなどのワイドバンドギャップ材料、チップレットや3D積層を含むヘテロジニアス集積戦略などの高度なアーキテクチャに牽引され、急速な変革を遂げています。これらの革新はパフォーマンスを向上させる一方で、複雑なモデリングとパラメータ抽出の課題も生み出しています。従来のワークフローは物理ベースのコンパクトモデルと手動のパラメータ抽出に依存しており、エンジニアは複数の動作条件にわたって何百もの相互接続されたパラメータを調整せざるを得ません。このプロセスには数週間かかることが多く、最適な結果を達成するのに苦労することもしばしばです。スケジュールがますます厳しくなる中、より高速で予測可能性が高く、自動化されたAI／機械学習（AI/ML）主導のモデリングソリューションが現在不可欠となっています。
MLオプティマイザ、自動抽出フロー、およびDevice Modeling MBP 2026内のユーティリティを備えたキーサイトの新しいMachine Learning Toolkitは、高度なニューラルネットワークアーキテクチャとMLベースの最適化を組み合わせたフレームワークを導入することで、これらの課題に対処します。このツールキットを使用することで、自動抽出によりパラメータ抽出のステップを200以上から10未満に削減でき、PDKの提供を加速し、DTCOを自動化し、市場投入までの時間を短縮することができます。
主な機能と利点：
- パラメータ抽出の迅速化： 何百もの手動ステップを5〜6個の自動化されたステップに削減し、1回の実行で80以上のパラメータのグローバル最適化を可能にし、二次効果、温度変動、動的挙動を捉えます。このソリューションにより、反復的な手動チューニングが不要になり、DC、RF、および大振幅ドメイン全体での予測精度が向上します。
- 自動化されたワークフロー：キーサイトのDevice Modelingプラットフォームとシームレスに統合され、Pythonベースのカスタマイズと堅牢な自動モデリングフローをサポートします。
- テクノロジー間でのスケーラビリティ： ワークフローはFinFET、GAA、GaN、SiC、バイポーラデバイスに容易に適応し、複数のプロセスノードに対して反復可能かつ再利用可能なフローを保証します。
- DTCO効率の向上： デバイス設計と回路設計の間のフィードバックループを高速化し、PDK開発サイクルを数週間から数日に短縮します。
キーサイトEDAのジェネラルマネージャーであるNilesh Kamdarは、次のように述べている：「AI／機械学習は、コンパクトモデリングの従来のワークフローと方法論を根本的に変革しています。新しいMachine Learning Toolkitにより、お客様はより予測可能で高品質なモデルを大幅に短い時間で提供できるようになり、PDKの開発が加速し、急速に進化する半導体技術に遅れずついていくことが可能になります。」
AI／機械学習主導のモデリングを活用することで、キーサイトは半導体企業がイノベーションを加速し、開発リスクを軽減し、急速に変化する市場で競争力を維持できるようにします。詳細については、Keysight Device Modeling Solutionsをご覧ください。
その他のキーサイトデバイスモデリングソリューションにおける追加の機能強化には、以下が含まれます：
- Device Modeling MQA 2026：OMIおよびMOSRA向けの劣化モデルQAに関連する新しいルールが導入されました。
- Device Modeling WaferPro 2025：柔軟性と効率性を高めるために、A-LFNAを使用したリモート低周波雑音テスト用の新しいリモートコントロール機能が導入されました。
- A-LFNA 2026：ストレス試験からノイズ試験へのシームレスな測定を実現する、新しい低周波雑音ストレス試験機能が導入されました。
リソース