Modelado compacto basado en aprendizaje automático para transistores emergentes de nodos inferiores a 3 nm
Autores: Woo, SangMin; Jeong, HyunJoon; Choi, JinYoung; Cho, HyungMin; Kong, Jeong-Taek; Kim, SoYoung
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Modelado compacto basado en aprendizaje automático para transistores emergentes de nodos inferiores a 3 nm
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Red neuronal artificial
Transistor de efecto de campo de nanolámina
Sentaurus TCAD
Parámetros geométricos
Sesgos de voltaje
Aprendizaje automático
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
En este trabajo, presentamos un modelo compacto basado en redes neuronales artificiales (ANN) para evaluar las características de un transistor de efecto de campo de nanolámina (NSFET), que ha sido destacado como un nano-dispositivo de próxima generación.
Descripción
En este trabajo, presentamos un modelo compacto basado en redes neuronales artificiales (ANN) para evaluar las características de un transistor de efecto de campo de nanolámina (NSFET), que ha sido destacado como un nano-dispositivo de próxima generación.