2016年11月10日に米国テキサス州オースティンで開催されたIEEE/ACM Workshop on Variability Modeling and Characterization (VMC) 2016にて特定助教の新谷とM1の森田が研究発表を行いました.
新谷の発表は,パワーデバイスの真贋判定を目的としたデバイス個体識別手法に関するものです.本研究では,デバイス特性のばらつきを利用したデバイス特定手法を提案しました.特定手法では,機械学習の1種であるRandom Forestを用い,35個のパワーMOSFETを98.5%の精度で識別できることを示しました.
森田の発表は、集積回路のNBTI劣化を緩和するセルの置換箇所
- Michihiro Shintani, Kazuki Oishi, Rui Zhou, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato:
“Unique Device Identification Framework for Power MOSFETs Using Inherent Device Variation,” in Proc. of IEEE/ACM Workshop on Variability Modeling and Characterization (VMC), Nov. 2016. - Shumpei Morita, Song Bian, Michihiro Shintani, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato:
“Representative Path Approach for Time-Efficient NBTI Mitigation Logic Replacement,” in Proc. of IEEE/ACM Workshop on Variability Modeling and Characterization (VMC), Nov. 2016.