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Diseños sin fallos de circuitos a nanoescala

Un gran inconveniente al modificar la escala de las características de un circuito nanoelectrónico es que las prestaciones y la potencia dependen en mayor medida de variaciones en el proceso de fabricación que escapan a cualquier intento de control. Investigadores financiados con fondos europeos han tomado medidas para solucionar este problema.
Diseños sin fallos de circuitos a nanoescala
Para aumentar la fiabilidad y la capacidad de fabricación de los circuitos CMOS (metal-óxido-semiconductor complementario), unos investigadores se propusieron fundir los métodos de diseño al uso con el diseño asistido por ordenador. La labor de modelización estadística realizada para evaluar el efecto de las inevitables variaciones en el proceso y fluctuaciones del dopaje deparará, previsiblemente, mejoras notables en la calidad de la nanoelectrónica y en la eficiencia durante su producción.

En el seno del proyecto financiado con fondos europeos MANON (Methods for advanced multi-objective optimization for eDFY of complex nano-scale circuits) los investigadores estudiaron algoritmos de optimización, técnicas simbólicas y simulaciones numéricas. Se investigaron tres métodos distintos, incluida la utilización de técnicas de reducción del orden del modelo simbólico (symbolic model order reduction, SMOR) y el aprendizaje automático.

Los investigadores analizaron el estado de la técnica en cuanto al diseño eléctrico, centrándose en el rendimiento, y las limitaciones existentes. Los casos de prueba seleccionados revelaron que la metodología de superficie de respuesta que se usa actualmente en la industria no permite obtener modelos precisos. Las no linealidades de orden elevado y el elevadísimo número de parámetros a considerar dificultan sobremanera la correcta caracterización del comportamiento y el rendimiento.

En cambio, el uso de las técnicas SMOR reduce la complejidad del sistema de ecuaciones diferenciales que describen el comportamiento de un circuito integrado. El tiempo de simulación necesario para estimar el rendimiento del circuito se puede reducir drásticamente con una combinación de máquinas de vectores de soporte (o redes neuronales artificiales) y de algoritmos de optimización adecuados.

El proyecto MANON supone un gran logro, todo un ejemplo de empresa conjunta duradera entre entidades académicas e industriales, incluyendo a pequeñas empresas. Su finalidad era desarrollar el conocimiento matemático necesario para crear simulaciones estadísticas numéricas y técnicas de diseño de circuitos conscientes de las variaciones en el proceso. Los frutos logrados superaron con creces los objetivos fijados al inicio.

El método de MANON, parcialmente automático, para generar modelos del comportamiento con los parámetros relevantes facilitará, previsiblemente, la labor de generación de modelos y asegurará la exactitud en la simulación con modelos. Se espera que los modelos generados de este modo capaciten a los diseñadores para efectuar una verificación a nivel de sistema y ajustar los diseños conforme a las respuestas a las condiciones operativas y a las variaciones en los procesos.

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Palabras clave

Nanoelectrónica, metal-óxido-semiconductor complementario (CMOS), diseño asistido por ordenador, SMOR, aprendizaje automático
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