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ホームシミュレーションによる半導体デバイスの解析・設計支援技術
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクスものづくり・製造技術ナノ・材料
学科の分類
情報科学部情報知能学科

シミュレーションによる半導体デバイスの解析・設計支援技術

情報科学部

情報知能学科

数理応用システム研究室

鎌倉良成 教授

共同研究者

鈴木悠平
モデリング&シミュレーション半導体

[概要] コンピュータシミュレーションを用いて、半導体素子の特性を解析する研究を行っています。ナノ~マイクロメートルスケールにおける電子や原子、あるいは熱の挙動を独自開発した粒子シミュレータで高精度に予測し、より高性能で信頼性の高い半導体素子設計に役立てることを目指しています。

コンピュータシミュレーションを用いて半導体素子の特性を予測する研究を行っています。例えば右図は、集積回路内のトランジスタに放射線が入射した際、異常電流が発生し磁気抵抗メモリ(MRAM)の記憶情報が誤って書き換えられてしまう過程を調べた結果です。実際このような現象が起こる確率は非常に希なのですが、システムの安全性に深刻な影響を及ぼす可能性が懸念されています。シミュレーションは様々な極限環境も自由に想定できるため、放射線エラー対策に極めて有用な知見をもたらします。

下図は、半導体内部の電子や原子の動きを粒子モデルで表してシミュレーションする手法(モンテカルロ法)を用いて様々な素子を解析した例です。計算時間はかかりますが、物理的に精度の高い予測が可能となります。GPGPUを用いた並列計算により計算時間の短縮を図る研究も進めています。

ワイドバンドギャップ半導体(SiC)の耐圧予測シミュレーション
超高速イメージセンサ内部の光電子収集過程のシミュレーション
抵抗変化型メモリ(ReRAM)のスイッチィング時の原子移動シミュレーション

粒子モデルを用いて、半導体中の極微細領域(ナノ~ミクロン)における熱伝導を解析するためのシミュレータを開発しています。集積回路内部の効率的な廃熱方法を検討したり、温度差を利用した発電(超微細熱電発電素子)に関する研究に役立てています。

論文

「Ab Initio Study of Avalanche Breakdown in Diamond for Power Device Applications」(2015)KamakuraYoshinari『Technical Digest of International Electron Devices Meeting』p.176-179.

「The theoretical highest frame rate of silicon image sensors」(2017)EtohGoji『Sensors』17(3)p.483.

「Estimation of Phonon Mean Free Path in Small-Scaled Si Wire by Monte Carlo Simulation」(2020)SuzukiYuhei『Proceedings of International Conference on Simulation of Semiconductor Processes and Devices 』to be presented on Sep. 23, 2020 (see, https://sites.google.com/view/sispad2020)

研究者INFO: 情報科学部 情報知能学科 数理応用システム研究室 鎌倉良成 教授

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組合せデザインの深層学習への応用

深層学習においてドロップアウトと呼ばれる手法が用いられている. これは多層型 ニューラルネットワークにおいて, その層ごとに一定の確率でノードを無効にして学習 を行う手法である. 訓練データに過度に適応した学習をしてしまう過学習と呼ばれる 現象に対して有用であるとされ広く使用されている. ドロップアウトを用いたとき, 各 ノードの使用頻度のばらつきは小さくなるが, 層間の辺の使用頻度のばらつきは大きく なる. 本研究では, ドロップアウト法において辺の使用頻度を一定にするような組合せデザイン (dropout design) を定義し, 関連する組合せ構造についてまとめ, その構成法について提案する.

矢野 浩二朗

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初等、中等教育の国語科においては、古典作品の歴史や背景を学びながらそれを楽しむ態度を育成することが求められているが、現実には古典に親しみを持つ児童や生徒は多くないのが現状である。そこで本発表では、我々が開発している絵巻物「伴大納言絵巻」の上巻の没入型インタラクティブコンテンツについて紹介する。このコンテンツでは、絵巻中の人物を切りだしてポリゴン化し、仮想空間内の絵巻に配置している。ユーザーはヘッドマウントディスプレイを通して絵巻を鑑賞し、仮想空間内で絵巻にユーザーが近づくと人物がアニメーションし、シナリオに従って発話できるようにすることで各々の人物が絵巻の物語の中で何をしているのかを理解できるようにした。このコンテンツを活用することで、絵巻物の内容理解、および興味関心が向上することが期待される。

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中山 学之

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人間の神経系や筋骨格系の構造は長い進化の過程で日常生活を行うのに適した形に最適化されてきたものと考えられています。本研究では進化の過程で生物が獲得してきた運動制御メカニズムをロボットに取り入れることにより,動力を使用せずに人やモノの自重を支持できる機械式自重補償装置や,脳の運動制御メカニズムを取り入れた環境適応制御,小脳-大脳基底核をモデル化したニューラルネットワークによる予測的な環境認識・最適行動生成を実現する研究を行っています。

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奥 宏史

ドローンの閉ループシステム同定によるモデリングと飛行制御

幅広い産業でビッグデータの活用が進んでいるが,予測・診断・制御・意思決定の精度向上に際してモデルの重要性が近年ますます高まっている.データエンジニアリングのひとつの分野として,システム同定法によるデータ駆動モデリングについて紹介する.具体例として,MOESP型閉ループ部分空間同定法(CL-MOESP)によるドローンの閉ループ同定と,得られた同定モデルを利用した最適制御器設計の事例研究を紹介する.

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