基于变分自编码器的器件图像-IV映射用于逆向设计与正向预测

本文展示了一种基于变分自编码器（VAE）的新框架，通过将器件结构图像映射到其对应的电流-电压（IV）特性来学习底层器件物理。由于使用了VAE，无需领域专业知识，该框架可快速部署于任何新器件与测量。当仅有器件截面图像与电学特性可用时（例如新型新兴存储器），这有望用于新型器件的紧凑建模。文中使用技术计算机辅助设计（TCAD）生成与手绘的金属-氧化物-半导体（MOS）器件图像以及含噪的漏极电流-栅极电压曲线（IDVG）进行演示。该框架由堆叠的两个VAE组成（一个用于图像流形学习，一个用于IDVG流形学习），二者通过潜变量相互通信。使用了五个具有不同强度的独立变量。结果表明，该框架可成功执行逆向设计（为给定IDVG生成设计结构）与正向预测（为给定结构图像预测IDVG，若将图像视为器件参数则可用于紧凑建模）。由于采用了流形学习，该机器对输入中的噪声（即使用手绘图像与含噪IDVG曲线）具有鲁棒性，且不会被微弱及无关的独立变量所混淆。