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恭喜北京时代民芯科技有限公司;北京微电子技术研究所田梦珂获国家专利权

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龙图腾网恭喜北京时代民芯科技有限公司;北京微电子技术研究所申请的专利一种基于机器学习的集成电路芯片寿命的评估方法与系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114692499B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210331280.9,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权一种基于机器学习的集成电路芯片寿命的评估方法与系统是由田梦珂;王勇;林鹏荣;谢晓辰;黄颖卓;姜学明;王胜杰;郭亨通设计研发完成,并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于机器学习的集成电路芯片寿命的评估方法与系统在说明书摘要公布了:一种基于机器学习的集成电路芯片寿命的评估方法与系统,方法包括步骤:根据寿命试验记录集成电路芯片的真实数据集并建立寿命分布函数;利用寿命分布函数求得相应的仿真寿命值,得到仿真数据集;合并真实数据集和仿真数据集,组成训练优化机器学习回归模型的原数据集;对于所述原数据集中的参数型数据,通过特征提取得到参数型特征向量;将二维结构连接图转换为特征向量,形成芯片的结构特征向量;合并参数型特征向量和结构特征向量,组成全特征向量集输入机器学习回归模型中进行模型融合,得到融合回归模型;利用训练集和测试集,最终形成端到端的芯片寿命预测模型。本发明方法能实现实时准确地集成电路芯片寿命预测与评估。

本发明授权一种基于机器学习的集成电路芯片寿命的评估方法与系统在权利要求书中公布了:1.一种基于机器学习的集成电路芯片寿命的评估方法,其特征在于,包括: 根据寿命试验记录集成电路芯片的真实数据集{ci,y′i}并建立寿命分布函数;其中,ci为集成电路芯片的相关参数,yi′为集成电路芯片的相关参数对应的集成电路芯片真实寿命值; 根据集成电路芯片的使用环境工况,在使用环境工况对应的相关参数的参数范围内,随机生成n组参数组,模拟实际可能出现的各种使用环境情况,利用寿命分布函数求得相应的仿真寿命值,将仿真数据集表示为{ci,yi},i=1,…,n;n为正整数;其中,ci为集成电路芯片的相关参数,yi为相应的集成电路芯片仿真寿命值; 合并真实数据集和仿真数据集,组成训练优化机器学习回归模型的原数据集; 对于所述原数据集中的参数型数据,通过特征提取得到参数型特征向量; 对于芯片多层纵向剖面物理结构,采用多材料叠层结构建模方法形成三维芯片结构的二维结构连接图;使用威斯费乐-莱曼迭代算法将二维结构连接图转换为特征向量,形成芯片的结构特征向量; 合并参数型特征向量和结构特征向量组成全特征向量集,输入机器学习回归模型中进行模型融合,得到融合回归模型; 将所述原数据集的a%作为训练集,剩下100%-a%作为测试集,将作为训练集的数据带入融合回归模型中得到预测值,利用多个损失函数优化融合回归模型的准确率,得到优化后的融合回归模型;利用测试集,带入优化后的融合回归模型中,检测准确率,最终形成端到端的芯片寿命预测模型,a为设定值; 所述采用多材料叠层结构建模方法形成三维芯片结构的二维结构连接图,包括: 将不同层不同元素区域抽象简化为一个节点,将不同元素区域的相邻关系抽象为无向边,使得代表不同元素的节点相互连接,将三维芯片结构建模为二维结构连接图模型,包括: 将芯片多层纵向剖面物理结构中的所有元素依次标号; 识别出芯片多层纵向剖面物理结构每一层中的相同元素的连通区域,抽象成连接图中的一个节点,并且将这个节点标记成其元素对应的标号;两个相同元素连通区域如果接触的话,在连接图中的相对应的两个节点间添加一条无向边; 所述使用威斯费乐-莱曼迭代算法将二维结构连接图转换为特征向量,形成芯片的结构特征向量,包括: S3.1、得到所述二维结构连接图中每个节点的相邻节点;得到每个节点的相邻节点元素的标记,将所述标记放到一个无序列表Li内;将该节点的元素放到所述无序列表Li中; S3.2、对于每个节点,根据S3.1中得到的无序列表Li进行编码; S3.3、统计所述二维结构连接图中每个编码的数量,将各编码有序排列以后形成结构特征向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京时代民芯科技有限公司;北京微电子技术研究所,其通讯地址为:100076 北京市丰台区东高地四营门北路2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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