Fehlerfreie Entwürfe für Nanoschaltungen
Um die zuverlässige Fertigbarkeit von komplementären Metalloxid-Halbleiter-Schaltkreisen zu gewährleisten, schlugen die Forscher die Vernetzung existierender Entwurfsmethoden mit computergestützter Konstruktion vor. Die statistische Modellierung zur Bewertung der Auswirkungen unvermeidlicher Prozess- und Dotierungsschwankungen verspricht signifikante Verbesserungen in Nanoelektronikqualität und Produktionseffizienz. Innerhalb des EU-finanzierten Projekts MANON (Methods for advanced multi-objective optimization for eDFY of complex nano-scale circuits) erkundeten die Forscher Optimierungsalgorithmen, symbolische Verfahren und numerische Simulationen. Drei verschiedene Ansätze einschließlich des Einsatzes von SMOR-Verfahren (Symbolic Model Order Reduction) und Methoden des maschinellen Lernens wurden untersucht. Die Forscher analysierten den aktuellen Stand der Technik im elektrischen Design auf Ausbeute und Grenzen. Ausgewählte Testfälle ergaben, dass die derzeit in der Industrie angewandte Antwortflächenmethodik (Response Surface Methodology) keine präzisen Modelle erzeugt. Nichtlinearitäten hoher Ordnung und die enorme Anzahl von zu berücksichtigenden Parametern erschweren die richtige Charakterisierung des Leistungsverhaltens. Andererseits reduziert der Einsatz von SMOR-Verfahren die Komplexität des Systems aus Differentialgleichungen, die das Verhalten eines integrierten Schaltkreises beschreiben. Eine Kombination von Support-Vektor-Maschinen oder künstlichen neuronalen Netzen in Kombination mit geeigneten Optimierungsalgorithmen verkürzt auf drastische Weise die Simulationszeit für die Schaltkreisertragsschätzung. Das MANON-Projekt repräsentiert die Erfolgsgeschichte eines Langzeit-Joint Venture zwischen der akademischen Welt und der Industrie einschließlich kleiner Unternehmen. Ziel war die Entwicklung von mathematischem Know-how, um Prozessvarianten berücksichtigende Schaltungsdesignverfahren und numerische statistische Simulationen zu erstellen. Dabei übertraf das Ergebnis die ursprünglichen Ziele. Das zum Teil automatisierte Verfahren von MANON zur Erzeugung parametrierter Verhaltensmodelle sollte den bei der Modellgeneration erforderlichen Aufwand reduzieren und die Modellsimulationsgenauigkeit gewährleisten. Die entwickelten Modelle sollten den Designern die Durchführung der Verifikation auf Systemebene sowie feinabgestimmte Entwürfe auf Grundlage von Reaktionen auf Betriebsbedingungen und Prozessvariationen ermöglichen.
Schlüsselbegriffe
Nanoelektronik, komplementäre Metalloxid-Halbleiter, computergestütztes Konstruieren, SMOR, maschinelles Lernen
