@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240516,
 author = {岩崎, 哲朗 and 佐藤, 高史 and 新谷, 道広 and Tetsuro, Iwasaki and Takashi, Sato and Michihiro, Shintani},
 issue = {34},
 month = {Nov},
 note = {本研究では,スパースガウス過程回帰(Sparse Gaussian process regression,SGPR)を用いて極低温環境下の CMOS トランジスタ特性をモデリングする手法を提案する.標準トランジスタモデルの温度範囲は  -55℃ から 125℃ であるが,低温で動作する応用が急速に拡大している.提案手法では,ガウス過程回帰の近似計算手法である SGPR を用いて,室温から極低温まで動作する CMOS 回路をシミュレーションするためのトランジスタ電流モデルを構築する.また,提案手法は低電流領域と高電流領域の学習を個別に行い,それらをスムージング関数で滑らかに接続することで,遮断領域から飽和領域までの広範なバイアス条件もシミュレーション可能である.65 nm および 22 nm プロセスで製造した nMOS,pMOS トランジスタを用いた評価においては,3 K から 300 K までの電流特性を学習して生成したモデルを市販 SPICE シミュレータに組み込み,正確にシミュレーションできることを示す., In this study, we propose a method for modeling CMOS transistor characteristics under cryogenic conditions using Sparse Gaussian process regression (SGPR). The temperature range of the standard transistor model is from -55℃ to 125℃, but applications operating at low temperatures are rapidly expanding. The proposed method constructs a transistor current model to simulate CMOS circuits operating from room temperature to cryogenic temperatures using SGPR, which is an approximate Gaussian process regression method. The proposed method can simulate a wide range of bias conditions from the cutoff region to the saturation region by learning low-current and high-current regions separately and connecting them smoothly with a smoothing function. In the evaluation using nMOS and pMOS transistors fabricated on 65 nm and 22 nm processes, the model generated by learning the current characteristics from 3 K to 300 K is incorporated into a commercial SPICE simulator, showing that the simulation can be performed accurately.},
 title = {スパースガウス過程回帰に基づく極低温トランジスタ電流モデリング},
 year = {2024}
}