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

Información del proyecto

AMBEATion

Identificador del acuerdo de subvención: 101007730

DOI

10.3030/101007730

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 9 Noviembre 2020

Fecha de inicio 1 Septiembre 2021

Fecha de finalización 31 Agosto 2025

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 257 600,00

Aportación de la UE

€ 257 600,00

Coordinado por

POLITECNICO DI TORINO
Italy

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Publicaciones

Conference proceedings (5)

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

Autores: Dalibor Barri, Patrik Vacula, Vlastimil Kotě, Jan Nemazal, Miloš Vacula, Daniele Jahier Pagliari, Francesco Daghero, Matteo Risso, Chen Xie, Michelangelo Grosso
Publicado en: 2024 International Conference on Applied Electronics (AE), 2024, Página(s) 1-4
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/ae61743.2024.10710229

Extended Abstract: Automatic Generation of Analog Layout from Netlist

Autores: Martin Stastny, Francesco Daghero
Publicado en: Proceedings of the International Student Scientific Conference Poster, Edición 27, 2023, Página(s) 55-56, ISBN 978-80-01-07140-3
Editor: Ceske vysoke uceni technicke v Praze, Fakulta elektrotechnicka

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

Autores: Francesco Daghero, Gabriele Faraone, Michelangelo Grosso, Daniele Jahier Pagliari, Nicola Di Carolo, Giovanna Antonella Franchino, Dario Licastro, Eugenio Serianni
Publicado en: 2024 IEEE International Conference on Design, Test and Technology of Integrated Systems (DTTIS), 2024, Página(s) 1-6
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/dttis62212.2024.10780062

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

Autores: 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
Publicado en: 2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Edición 81, 2024, Página(s) 1-6
Editor: IEEE
DOI: 10.23919/date58400.2024.10546515

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

Autores: Francesco Daghero, Gabriele Faraone, Eugenio Serianni, Nicola Di Carolo, Dario Licastro, Giovanna Antonella Franchino, Michelangelo Grosso, Daniele Jahier Pagliari
Publicado en: 2025 23rd IEEE Interregional NEWCAS Conference (NEWCAS), 2025, Página(s) 60-64
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/newcas64648.2025.11107059