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bias temperature instability
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新的贝叶斯MCTS框架增强了半导体可靠性测试
研究人员开发了一种用于半导体可靠性鉴定的自适应序贯测试规划的新框架。该方法使用贝叶斯蒙特卡洛树搜索（MCTS-SA）结合扩展卡尔曼滤波器（EKF）来管理多种竞争性失效机制。该系统模拟了偏置温度不稳定性、电迁移和时变介电击穿的每设备变异性，优化了应力选择以表征退化，同时避免了灾难性失效。与静态测试计划相比，这种自适应策略表现出显著的优势，在模拟中将表征产量从20%提高到54%以上。
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新的SMART框架使用机器学习加速数字电路可靠性分析
研究人员开发了SMART，一个结合了机器学习和蒙特卡洛模拟的新框架，用于加速数字电路中晶体管老化和工艺变化的分析。该方法使用随机森林回归和贝叶斯优化来预测门延迟分布，显著减少了分析时间并保持了高精度。SMART旨在为设计更可靠的数字系统提供可扩展的解决方案，以解决深纳米CMOS技术中传统仿真方法的局限性。