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

Informacje na temat projektu

AMBEATion

Identyfikator umowy o grant: 101007730

DOI

10.3030/101007730

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 9 Listopada 2020

Data rozpoczęcia 1 Września 2021

Data zakończenia 31 Sierpnia 2025

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Koszt całkowity

€ 257 600,00

Wkład UE

€ 257 600,00

Koordynowany przez

POLITECNICO DI TORINO
Italy

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Conference proceedings (5)

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

Autorzy: Dalibor Barri, Patrik Vacula, Vlastimil Kotě, Jan Nemazal, Miloš Vacula, Daniele Jahier Pagliari, Francesco Daghero, Matteo Risso, Chen Xie, Michelangelo Grosso
Opublikowane w: 2024 International Conference on Applied Electronics (AE), 2024, Strona(/y) 1-4
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/ae61743.2024.10710229

Extended Abstract: Automatic Generation of Analog Layout from Netlist

Autorzy: Martin Stastny, Francesco Daghero
Opublikowane w: Proceedings of the International Student Scientific Conference Poster, Numer 27, 2023, Strona(/y) 55-56, ISBN 978-80-01-07140-3
Wydawca: Ceske vysoke uceni technicke v Praze, Fakulta elektrotechnicka

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

Autorzy: Francesco Daghero, Gabriele Faraone, Michelangelo Grosso, Daniele Jahier Pagliari, Nicola Di Carolo, Giovanna Antonella Franchino, Dario Licastro, Eugenio Serianni
Opublikowane w: 2024 IEEE International Conference on Design, Test and Technology of Integrated Systems (DTTIS), 2024, Strona(/y) 1-6
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/dttis62212.2024.10780062

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

Autorzy: 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
Opublikowane w: 2024 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Numer 81, 2024, Strona(/y) 1-6
Wydawca: IEEE
DOI: 10.23919/date58400.2024.10546515

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

Autorzy: Francesco Daghero, Gabriele Faraone, Eugenio Serianni, Nicola Di Carolo, Dario Licastro, Giovanna Antonella Franchino, Michelangelo Grosso, Daniele Jahier Pagliari
Opublikowane w: 2025 23rd IEEE Interregional NEWCAS Conference (NEWCAS), 2025, Strona(/y) 60-64
Wydawca: IEEE
DOI: 10.1109/newcas64648.2025.11107059