イベント

电子数据处理2020

2020年9月30日~ 10月1日に開催される电子设计过程研讨会(edp)のバーチャルイベントにぜひご参加ください。edp 2020は最先端ののチップおよびシステム設計プロセスをテーマとする代表的なフォーラムです。

公司のFCBGA担当シニアディレクター杰拉德•约翰•が”機械学習(マシンラーニング,ML)を利用した半導体テストの最適化“をプレゼンします。

概要：

機械学習(マシンラーニング,ML)は,人工知能(AI)分野の一部とされる技術であり,システムがデータから学習し,パターンを識別し,人間の介入を最小限に抑えて意思決定を行うことができるという考えに基づいています。MLは,多くの場合,大量のデータに対して分析を行い,分析モデルの構築を自動化し,事象の発生確率をユーザー(人間,機械,呼び出す関数)に提供するための予測ツールとして利用されます。これまでのところ,テスティングの分野は毫升を採用しておらず,従来の製品テストスイートを毫升アルゴリズムによって選択されたテストスイートに置き換えるという方法を継続し,パラダイムシフトに懐疑的な見方を続けています。この懐疑的な見方は,毫升へのなじみが薄いこと,毫升の機能を部分的にしか理解していないこと,簡単に使えるツールがないこと,機械を訓練してデータを識別するための作業量が多いことなど,複数の要因が重なった結果であると推測されます。さらに,毫升が提案した圧縮されたテストスイートを実行することで,テストエスケープの発生や製品品質に対する潜在的な影響についての疑問が生じます。本プレゼンでは,オープンショートテストを例に使い,毫升を用いた半導体テストの最適化に光を当てます。