장치 모델 매개변수 추출 및 재중심화를 자동화하는 방법

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머신러닝 매개변수 추출 및 모델 재중심화 자동화

소형 모델 매개변수 추출은 먼저 피팅할 측정 그래프나 성능 지표를 선택하고, 해당 목표값과 관련된 모델 매개변수를 식별한 다음, 적절한 매개변수 범위를 정의하는 것으로 시작됩니다. 연속 전류-전압(IV), 펄스 IV, 정전용량-전압(CV), S-파라미터, 온도 스케일링 및 기하학적 스케일링을 피팅 대상으로 포함할 수 있습니다. 그런 다음 머신 러닝 최적화기는 일련의 개별 피팅 작업을 수행할 필요 없이, 전역 최적화를 통해 선택된 그래프와 매개변수를 종합적으로 평가합니다.

모델 재중심 설정을 위해, 대상 데이터를 모델 생성기에 불러온 다음 필요한 장치 형상에 대한 스케일링 플롯을 생성합니다. 엔지니어는 최적화를 실행하기 전에 원하는 재중심 설정 플롯, 매개변수, 매개변수 범위, 오차 함수, 샘플러, 반복 횟수 제한 및 난수 시드를 선택합니다. 그 결과로 도출된 시뮬레이션 곡선을 측정 데이터와 비교함으로써, 선택한 대상 전반에 걸쳐 매개변수 세트를 최적화하고, 이를 재현 가능한 추출 워크플로우의 일부로 재사용할 수 있습니다.

장치 모델 매개변수 자동 추출 및 재중심화 솔루션

장치 모델 재중심화에는 측정된 목표값, 해당 모델 매개변수, 정의된 매개변수 범위, 그리고 선택된 데이터 전반에 걸쳐 적합 오차를 최소화하는 최적화 프로세스가 필요합니다. IC-CAP ML Optimizer는 여러 적합 플롯과 매개변수를 통합하여 전역 최적화를 수행하므로, 추출 과정을 일련의 작은 최적화 단계로 나누어야 할 필요성을 줄여줍니다. Model Generator는 목표 데이터 불러오기, 스케일링 플롯 생성, 재중심화 목표값 선택 및 적합 프로세스 관리를 지원합니다. 엔지니어는 샘플러, 상대 평균 제곱 오차(RMSE), 최대 반복 횟수 및 난수 시드를 구성할 수 있습니다. 동일한 접근 방식을 재중심화 및 BSIM4 모델링과 같은 보다 복잡한 압축 모델 추출을 위한 맞춤형 추출 흐름에 통합할 수 있습니다.
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