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

Informations projet

AMBEATion

N° de convention de subvention: 101007730

DOI

10.3030/101007730

Projet clôturé

Date de signature de la CE 9 Novembre 2020

Date de début 1 Septembre 2021

Date de fin 31 Août 2025

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 257 600,00

Contribution de l’UE

€ 257 600,00

Coordonné par

POLITECNICO DI TORINO
Italy

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (5)

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

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

Extended Abstract: Automatic Generation of Analog Layout from Netlist

Auteurs: Martin Stastny, Francesco Daghero
Publié dans: Proceedings of the International Student Scientific Conference Poster, Numéro 27, 2023, Page(s) 55-56, ISBN 978-80-01-07140-3
Éditeur: Ceske vysoke uceni technicke v Praze, Fakulta elektrotechnicka

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

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

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

Auteurs: 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
Publié dans: 2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Numéro 81, 2024, Page(s) 1-6
Éditeur: IEEE
DOI: 10.23919/date58400.2024.10546515

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

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