電気学会 半導体電力変換研究会

2017年7月27, 28日に機械振興会館で開催された電気学会 半導体電力変換研究会にて本研究室の特別聴講学生のドーファンベンジャミンが研究発表を行いました(発表日は27日).

ドーファンの発表はパッケージされたパワーデバイスの個体識別に関する内容です.個体識別とは,指紋や虹彩による個人の同定と同様のアイデアで,測定可能なデータからデバイスの識別や認証を行うことです.
今回は測定可能なデータとして,デバイスの電流特性や容量特性などを直接用いることによりパワーデバイスの個体識別を行い,デバイスパラメータを用いる従来手法よりも高い約99%以上の識別精度が得られることを示しました.

  • ドーファン ベンジャミン, 大石 一輝, 新谷 道広, 廣本 正之, 佐藤 高史:
    “特性曲線を特徴ベクトルとした機械学習によるパワーデバイスの個体識別”, 電気学会研究会資料(半導体電力変換回路研究会), SPC-17-108, pp.19-24, 2017年7月.
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IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systemsへの論文掲載

以下の論文がIEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems (TVLSI)に掲載されました.
この論文では,ランダムテレグラフノイズ(RTN)と呼ばれる現象を,IC上でランダムな0, 1の列を得る物理乱数源として用いることを提案しています.RTNをそのまま乱数として用いる場合には,乱数源としての性質が必ずしも良くない(例えば0, 1の割合が著しく偏る)ことが知られていますが,サンプリング方法を工夫することにより良質な乱数を得ることに成功しています.
本論文は,アリゾナ州立大との共同研究の成果によるものです.

  • A. Mohanty, K. B. Sutaria, H. Awano, T. Sato and Y. Cao:
    “RTN in Scaled Transistors for On-Chip Random Seed Generation,”
    IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems,
    vol. 25, no. 8, pp. 2248-2257, Aug. 2017.
    DOI: 10.1109/TVLSI.2017.2687762
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英文論文誌 IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciencesへの論文掲載

以下の論文が電子情報通信学会 英文論文誌 IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences に掲載されました.

近年,トランジスタサイズの微細化により,集積回路の摩耗故障などの信頼性課題が顕在化しています.中でも,負バイアス温度不安定性(Negative BiasTemperature Instability, NBTI)と呼ばれる現象は,劣化の主要要因の一つです.NBTIの劣化を緩和するために,負荷がかかっており劣化が激しい箇所を劣化緩和セルに置換するという手法は効果的であると知られています.しかし,
回路中には負荷がかかっている箇所は多数存在するため,効果的な置換箇所を選択するのは困難な課題です.本論文では,回路中の信号経路を類似性の観点からグルーピングし,各グループの代表となる信号経路から置換箇所を探すことで,計算時間の高速化を行いました.また,回路構造に基づき置換箇所の枝刈りを行うことで,更に計算時間を削減しました.プロセッサを用いた評価実験から,提案手法によって緩和効果を維持したまま171倍計算時間を高速化できると示されました.

  • Shumpei Morita, Song Bian, Michihiro Shintani, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato:
    “Utilization of Path-Clustering in Efficient Stress-Control Gate Replacement for NBTI Mitigation,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol.E100-A, No.7, pp.1464-1472, July 2017.
    DOI: 10.1587/transfun.E100.A.1464
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SSDM2017採択決定

以下の論文が2017年9月19〜22日に開催予定の国際会議 International Conference on Solid State Devices and Materials (SSDM) に, oral presentationとして採択されました.

  • Michihiro Shintani, Kazunori Kuribara, Yasuhiro Ogasahara, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato:
    “A Design-Analysis Flow Considering Mechanical Stability of Metal Masks for Organic CMOS Circuits,” in Proc. of International Conference on Solid Devices and Materials (SSDM) (Sendai, Japan), Sep. 2017 (to appear)
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DAC2017

2017年6月18日~22日に米国テキサス州オースチン市で開催されたDesign Automation Conference (DAC) 2017にてD1の辺が研究発表を行いました(発表日は6月22日).

辺の発表は,大規模回路におけるNBTI劣化の推定ライブラリ構築に関するものです.近年,特性ばらつきの増加や経年劣化の増大が問題視されています.経年劣化メカニズムの一種としてのNBTI劣化は,精確な推定が難しい現象の一つです.従来のアプローチでは,NBTI劣化の推定に高次元化されたタイミングライブラリを補間で用いることが一般的であり,非現実的なライブラリサイズが大きな課題でした.本発表では,高次元なライブラリではなく,機械学習アルゴリズムに基づきNBTI劣化後の遅延を予測する手法を提案しました.数値実験により,提案手法は4%以内の誤差で劣化後遅延予測を達成することができ,高次元ライブラリを用いずとも従来のSTAと同等な精度を実現できることを示しました .

DACは,集積回路の設計に関する最大かつ最も権威のある学会です.大規模な展示会や複数のワークショップが併設され,多数の参加者で賑わいます.

  • Song Bian, Michihiro Shintani, Masayuki Hiromoto, and Takashi Sato:
    “LSTA: Learning-Based Static Timing Analysis for High-Dimensional Correlated On-Chip Variations,” in Proc. of ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC), 73.3, June 2017.
    DOI: 10.1145/3061639.3062280
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2017年度電気系野球大会

6月13日(火),京都御所グラウンドにて2017年度電気系野球大会の1回戦が行われました.佐藤高史研究室は守倉・原田・大木研の合同チームと対戦しましたが,健闘虚しく2-11で敗退しました.

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電気学会 半導体電力変換研究会

2017年6月5日に札幌コンベンションセンターで開催された電気学会 半導体電力変換研究会にて本研究室の特別聴講学生のドーファンベンジャミンが研究発表を行いました.

ドーファンの発表はパッケージされたパワーデバイスの自動測定環境に関する発表です.パワーデバイスのモデリング,あるいはこれを用いた電力変換回路の設計には,事前に多くのパワーデバイスの特性を知る必要があります.しかし既存のカーブトレーサを用いて測定するには,カーブトレーサ上のソケットとデバイスの抜き差しを人手で行う必要があり,測定者に多くの負担がかかります.本研究では,プロッタを利用して並べられたデバイスを自動測定する環境を構築しました.本環境により,既存のソケット方式と比べて89%以上の正確度かつ同等の精度で,労力無く多数デバイスの測定を実現できることを示しました.

  • ドーファン ベンジャミン, 大石 一輝, 新谷 道広, 廣本 正之, 佐藤 高史:
    “プロッタを利用したディスクリートパワーデバイスの自動測定装置”, 電気学会研究会資料(半導体電力変換回路研究会), SPC-17-103, pp.19-24, 2017年6月.
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Jerald Yoo先生講演会

2017年6月5日(月)に、National University of SingaporeのProf. Jerald Yoo をお招きして、生体データ向けのアナログフロントエンド回路の設計に関する講演会をしていただきました。

Title: Design strategies for wearable sensor interface circuits — Where machine learning meets patient-specific seizure detection

Abstract: Wearable healthcare sensor provides an attractive opportunity for the semiconductor sector. The target here is to mitigate the impact of chronic diseases by providing continuous yet adequate low noise monitoring and analysis of physiological signals. Wearable environment is challenging for circuit designers due to its unstable skin-electrode interface to begin with. Wet and dry electrodes have very different electrical characteristic that needs to be addressed. Also, in wearable environment, trade-off between available resource and performance among the components (analog front-end and digital back-end) is of crucial.

This talk will cover the design strategies of bio interface circuits for such wearable sensors. We will first explore the difficulties, limitations and potential pitfalls in wearable interface and strategies to overcome such issues. After that, system level considerations for better key metrics such as energy efficiency will be introduced. Several state-of-the-art instrumentation amplifiers that emphasize on different parameters will also be discussed. We will then see how the signal analysis part impacts the analog interface circuit design. Finally, we will explorer an example wearable epileptic seizure detection System-on-Chip (SoC) that exploits machine-learning classifier for a patient-specific monitoring. The talk will conclude with interesting aspects and opportunities that lie ahead.

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第29回 回路とシステムワークショップ 奨励賞 受賞

第30回 回路とシステムワークショップにてM2の氏家が前回の同ワークショップでの以下の発表に関して『第29回 回路とシステムワークショップ 奨励賞』を受賞しました.

  • 氏家 隆之, 廣本 正之, 佐藤 高史:
    “近似的予測戦略に基づく畳み込みニューラルネットワークプロセッサの低電力化”, 第29回 回路とシステムワークショップ (於 北九州国際会議場), pp.13-18, 2016年5月.
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第30回 回路とシステムワークショップ@北九州国際会議場

2017年5月11日~12日に北九州国際会議場で開催された第30回 回路とシステムワークショップにて本研究室の佐藤が招待講演を,M2の大石,M1の新が研究発表を行いました(発表日は佐藤,大石が11日,新が12日).

佐藤はパワーMOSFETのモデリングに関する招待講演を行いました.電気回路と熱回路の両方を連立させ同時に計算をすることで,より高精度なシミュレーションが実現されます.最近の我々の研究室での取り組みについてまとめ発表しました.

大石の発表は電力変換回路の電気・熱連成解析に関するものです.近年の電力変換回路の小型化に伴い,事前の熱設計は必須のものとなっています.これまでに我々は精度のよい電気・熱連成解析を行うために,デバイスのモデリング手法の面からアプローチしてきました.本発表ではその技術を利用して実際の電力変換回路の解析を行った結果を報告しました.さらに実際の解析にあたり,解析を高速化する手法も今回提案し,シミュレーション誤差8%以内かつリアルタイムのシミュレーションが可能であることを示しました.

新の発表はトランジスタ劣化によるしきい値変動のモデル化に関するものです.トランジスタ劣化現象である負バイアス温度不安定性(NBTI)は集積回路の微細化に伴う信頼性課題の一つであり,それぞれ異なる物理原因に起因する2種類の既存モデルが提唱されています.本発表ではpMOSFETトランジスタアレイの実測結果の考察を元に,劣化の永続成分と回復可能成分をそれぞれ異なる物理モデルに帰着させたモデルを提案し,広い条件のもとで既存モデルより実デバイスの特性を精度良く表現できることを確認しました.

  • 佐藤 高史, 大石 一輝, 新谷 道広, 廣本 正之:
    “(招待) 回路シミュレーションによる電力変換回路の熱・電気連成解析を目指して−自己発熱を考慮したパワーMOSFETのモデリング−”, 第30回 回路とシステムワークショップ (於 北九州国際会議場), pp.99-104, 2017年5月.
  • 大石 一輝, 新谷 道広, 廣本 正之, 佐藤 高史:
    “特性測定に基づくパワーデバイスの自己発熱モデルを利用した電力変換回路の電気・熱連成解析”, 第30回 回路とシステムワークショップ (於 北九州国際会議場), pp.105-110, 2017年5月.
  • 新 瑞徳, 森田 俊平, 新谷 道広, 廣本 正之, 佐藤 高史:
    “トランジスタ劣化の永続・回復可能成分を考慮したしきい値電圧変動の時間依存モデル”, 第30回 回路とシステムワークショップ (於 北九州国際会議場), pp.208-213, 2017年5月.
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