X-シリーズラインナップ
X-シリーズはAIを搭載するモデリングツールを中心としたソフトウェアラインナップです。
モーデックは、従来販売していたモデリングツール群 Xシリーズ製品に、AIのメタヒューリスティクスに分類される進化計算を搭載し、実践的なAIモデリング手法の組み込みに成功しました。 これらのツールを使用することで、お客様がモデリングする際のエンジニア工数を大幅に削減できると共に作成するモデルの精度向上も実現できます。
AIテクノロジー
AIテクノロジーとエンジニアリングの共存により開発環境を豊かにします。
モーデックは、従来販売していたモデリングツール群 Xシリーズ製品に、AIのメタヒューリスティクスに分類される進化計算を搭載し、実践的なAIモデリング手法の組み込みに成功しました。 これらのツールを使用することで、お客様がモデリングする際のエンジニア工数を大幅に削減できると共に作成するモデルの精度向上も実現できます。
エラー関数とパラメータの3次元関係図
![エラー関数に多くの局所解が存在](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/error01.jpg)
![AI最適化機能(DE)により最適解を自動導出](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/error02.jpg)
AI機能による課題解決
熟練のモデリングエンジニアが市販のモデリングツールを駆使しても、パラメータ数が多く高機能なコンパクトモデルのパラメータ抽出やモデル検証には、多くの時間を費やしていると言われています。このAI搭載ツールを使用することで、その問題を解決することができます。
AI機能による効果
![簡素化](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_rslt_01.png)
パラメータ自動抽出プログラムの簡略化とそのメンテナンスの簡素化
![導出支援](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_rslt_02.png)
局所解に近いパラメータ値群の最適解への導出支援
![処理の代行](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_rslt_03.png)
エンジニアとAIによるパラメータ抽出作業の分担や大量処理、繰り返し処理の代行
![客観的考察支援](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_rslt_04.png)
エンジニアが抽出したパラメータ値の客観的考察支援
AI機能によるモデリング事例
一例として、熟練のモデリングエンジニアが、ティピカル・コーナーモデルの作成、検証に1日程度かかっていた事を30分足らずで実施できるようになります。
また、AI機能によって導出された全てのパラメータ値は、熟練のモデリングエンジニアが理論的に抽出、検証した最適解とほぼ同等であることも検証できています。
![エンジニアが複雑なフローを構成し適宜判断](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_modeling1.png)
![AIがワンストップで実行](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_modeling2.png)
概念的なイメージ図です
AI製品化で独自に組み込んだ主な機能
![OPTIMISATION](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_func_01.jpg)
![MULTI](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_func_02.jpg)
![SPEED UP](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_func_03.jpg)
![REPRODUCIBILITY](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_func_04.jpg)
![CONDITIONS](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_func_05.jpg)
![CONVERGENCE](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_func_06.jpg)
![OS](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_func_07.jpg)
![MULTI-CORE](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/ai_func_08.jpg)
Xシリーズの連携について
Xシリーズの組み合わせであらゆる モデリングへのニーズにお応えします。
長時間使用後の製品劣化の度合いを予測する、高信頼性製品の設計をする上で必要となる劣化特性を、信頼性シミュレーションは解析することができます。 そんな信頼性シミュレーションをするためには、MOSFETのフレッシュパラメータとエージングパラメータの双方が必要です。X-degnerとX-tractorを使えば、その双方を効率よく作成することが可能です。
![X-degner x X-tractor](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/relation_01.jpg)
プロセス起因による素子特性バラつきの問題は、半導体製品へのインパクトが大変大きく、設計者にとって大きな課題の一つです。特性バラつきシミュレーションを行うためには、バラつきを考慮するためのTypical、Slow、Fastパラメータが必要ですが、これらのパラメータの作成には、測定値から抽出したExtractedパラメータも必要です。X-skewとX-tractorを使えば、これらのパラメータを全て作成することが可能であり、バラつきシミュレーションの要であるSPICEパラメータを効率よく作成することが可能です。
プロセス起因による素子特性バラつきの問題は、半導体製品へのインパクトが大変大きく、設計者にとって大きな課題の一つです。特性バラつきシミュレーションを行うためには、バラつきを考慮するためのTypical、Slow、Fastパラメータが必要ですが、これらのパラメータの作成には、測定値から抽出したExtractedパラメータも必要です。X-skewとX-tractorを使えば、これらのパラメータを全て作成することが可能であり、バラつきシミュレーションの要であるSPICEパラメータを効率よく作成することが可能です。
![X-skew x X-tractor](https://www.modech.com/wp-content/themes/modech2022/images/x_series/relation_02.jpg)