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Progetti privi di errori per circuiti su nanoscala

Un importante aspetto negativo relativo al mantenimento delle proporzioni in quanto a funzionalità della nanoelettronica riguarda la crescente dipendenza da prestazioni e potenza per le variazioni incontrollabili nel processo di produzione. I ricercatori finanziati dall’UE hanno realizzato una soluzione innovativa in questo senso.
Progetti privi di errori per circuiti su nanoscala
Per garantire una producibilità affidabile di circuiti con semiconduttori complementari a ossido di metallo, i ricercatori hanno proposto di collegare i metodi di progettazione esistenti con la progettazione assistita da computer. I modelli statistici per la valutazione dell’impatto relativo alle inevitabili variazioni di processo e alle fluttuazioni di drogante promettono miglioramenti significativi nella qualità della nanoelettronica e nell’efficienza produttiva.

Nell’ambito del progetto MANON (Methods for advanced multi-objective optimization for eDFY of complex nano-scale circuits) finanziato dall’UE, i ricercatori hanno esplorato algoritmi di ottimizzazione, tecniche simboliche e simulazioni numeriche. Sono stati studiati tre diversi approcci, incluso l’uso di tecniche per la riduzione simbolica dell’ordine del modello (SMOR, Symbolic Model Order Reduction) e metodi per l’apprendimento artificiale.

I ricercatori hanno analizzato l’attuale stato dell’arte in quanto a progettazione elettrica in termini di resa e limiti. I metodi di prova selezionati hanno rivelato che la metodologia della superficie di risposta, attualmente utilizzata nel settore, non produce modelli accurati. Le non linearità di ordine elevato e l’enorme numero di parametri da considerare rendono difficile la corretta caratterizzazione delle prestazioni.

D’altra parte, l’utilizzo di tecniche SMOR riduce la complessità del sistema di equazioni differenziali che descrivono il comportamento di un circuito integrato. Una combinazione di macchine a vettori di supporto o reti neurali artificiali, insieme a opportuni algoritmi di ottimizzazione, riduce drasticamente il tempo di simulazione per la stima relativa alla resa del circuito.

Il progetto MANON rappresenta un’avventura di successo durata a lungo relativa all’impresa compiuta dal mondo accademico insieme all’industria, comprese le piccole imprese. L’obiettivo era quello di sviluppare il know-how matematico per creare tecniche di progettazione dei circuiti consapevoli a livello di variazioni nei processi e simulazioni statistiche numeriche. Il risultato ha superato gli obiettivi iniziali.

Il metodo MANON parzialmente automatizzato, per generare modelli di comportamento parametrizzati, dovrebbe ridurre lo sforzo di modellizzazione e garantire l’accuratezza dei modelli di simulazione. I modelli sviluppati dal progetto consentiranno ai progettisti di eseguire verifiche a livello di sistema e di realizzare progetti perfezionati in base alle risposte relative a condizioni operative e variazioni di processo.

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Keywords

Nanoelettronica, semiconduttore complementare a ossido di metallo, progettazione assistita da computer, SMOR, apprendimento artificiale