Analog/Mixed Signal Back End Design Automation based on Machine Learning and Artificial Intelligence Techniques

Projektinformationen

AMBEATion

ID Finanzhilfevereinbarung: 101007730

DOI

10.3030/101007730

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 9 November 2020

Startdatum 1 September 2021

Enddatum 31 August 2025

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 257 600,00

EU-Beitrag

€ 257 600,00

Koordiniert durch

POLITECNICO DI TORINO
Italy

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Veröffentlichungen

Conference proceedings (5)

AMBEATion: New Algorithm for Generation IC Matched Structures with Respecting Linear and Non-linear Gradient Parameter Effects

Autoren: Dalibor Barri, Patrik Vacula, Vlastimil Kotě, Jan Nemazal, Miloš Vacula, Daniele Jahier Pagliari, Francesco Daghero, Matteo Risso, Chen Xie, Michelangelo Grosso
Veröffentlicht in: 2024 International Conference on Applied Electronics (AE), 2024, Seite(n) 1-4
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/ae61743.2024.10710229

Extended Abstract: Automatic Generation of Analog Layout from Netlist

Autoren: Martin Stastny, Francesco Daghero
Veröffentlicht in: Proceedings of the International Student Scientific Conference Poster, Ausgabe 27, 2023, Seite(n) 55-56, ISBN 978-80-01-07140-3
Herausgeber: Ceske vysoke uceni technicke v Praze, Fakulta elektrotechnicka

Machine Learning-based feasibility estimation of digital blocks in BCD technology

Autoren: Francesco Daghero, Gabriele Faraone, Michelangelo Grosso, Daniele Jahier Pagliari, Nicola Di Carolo, Giovanna Antonella Franchino, Dario Licastro, Eugenio Serianni
Veröffentlicht in: 2024 IEEE International Conference on Design, Test and Technology of Integrated Systems (DTTIS), 2024, Seite(n) 1-6
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/dttis62212.2024.10780062

AMBEATion: Analog Mixed-Signal Back-End Design Automation with Machine Learning and Artificial Intelligence Techniques

Autoren: Giulia Elena Aliffi, Joao Baixinho, Dalibor Barri, Francesco Daghero, Nicola Di Carolo, Gabriele Faraone, Michelangelo Grosso, Daniele Jahier Pagliari, Jiri Jakovenko, Vladimír Janíček, Dario Licastro, Vazgen Melikyan, Matteo Risso, Vittorio Romano, Eugenio Serianni, Martin Štastný, Patrik Vacula, Giorgia Vitanza, Chen Xie
Veröffentlicht in: 2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Ausgabe 81, 2024, Seite(n) 1-6
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.23919/date58400.2024.10546515

Predicting Digital Layout Success in Analog-on-Top Designs Using Machine Learning

Autoren: Francesco Daghero, Gabriele Faraone, Eugenio Serianni, Nicola Di Carolo, Dario Licastro, Giovanna Antonella Franchino, Michelangelo Grosso, Daniele Jahier Pagliari
Veröffentlicht in: 2025 23rd IEEE Interregional NEWCAS Conference (NEWCAS), 2025, Seite(n) 60-64
Herausgeber: IEEE
DOI: 10.1109/newcas64648.2025.11107059