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
[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。
強化学習における学習効率改善手法として，価値関数を構成するために関数近似手法を利用する方法が知られています．これらは， 関数近似手法が持つ汎化作用を利用して，価値関数に対する複数の入力間で学習効果を共有します． しかし，関数近似手法の汎化作用を問題に応じて適切に設定することは難しく，特に，汎化を設定した複数入力に対して異なる対応が必要になる場合に学習効率が低下します． そこで本技術では，汎化作用が機能する領域が選択可能なSG-CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller with Selective Generalization)を提案しています．提案手法では，汎化不要な一部入力に対し，CMACとは独立に参照表を構成し，量子化したこれら入力の各値に対して，CMACモジュールを割り当てます．
従来のCMACによる汎化
SG-CMAC（CMAC with Selective Generalization）
例題：７要素化学プラント最適配置問題
2次元空間上のフィールドに，化学プラントの構成要素を配置します．要素間距離の制約を満たしつつ，総パイプ長を最小化することが目的です．
SG-CMACによる汎化
方法(A)はすべてのシミュレーションで最適解を導出しました．また，方法(B)より少ない試行回数で最適解を導出していることがわかります．
学習性能の比較
横軸は試行回数，縦軸は導出した総パイプ長の最小値を表しています．各結果は，異なる初期値に対して10回の独立したシミュレーション行い，これらの空間平均をとっています．
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