X-verifierは、任意のコンパクトモデル、マクロモデル、電気回路に対して、バージョンやシミュレータ間による応答の差異や、所望の特性値を容易に評価・検証することができ、さらにAIを駆使したモデリングも行えるユーティリティソフトウェアです。

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モーデックは、AI の一種であるメタヒューリスティクスの技術を応用し、モデリングに特化したオリジナルアルゴリズムを用いた画期的なAIエンジンの開発に成功しました。

AIテクノロジーによる効果

• 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
• 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
• 局所解に近いパラメータ値群の最適解への導出支援
• 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テクノロジーを独自に
組み込んだ主な機能

• モデリングアプリケーションに最適化（回路設計、システム設計に流用可能）
• マルチドメイン、マルチ特性に対応
• 探索条件計算の高速化
• 最終パラメータ抽出値の再現性を確立
• 目標に応じた重み付け条件機能追加
• AIアルゴリズム収束性強化
• WindowsとLinux OSの両方に対応（X-degnerはLinux、X-skew, X-tractorはWindows）
• マルチコア対応による高速化

1.パラメータチューニングと最適化機能

所定の特性に対して任意のパラメータを手動あるいは自動で最適化を図ることができ、調整前後の特性重ね書きにより、その調整効果も評価できます。

2.充実したポストプロセス機能

標準でReal, Imaginary, Derivative 等の関数が備わっており、微分表示、極座標、スミスチャート等もプロットできます。

3.任意の素子、回路に対する特性検証機能搭載

MOSFETやBJTなどの様々なデバイスのコンパクトモデルや、それらを用いたマクロモデル／回路にも対応しており、特性比較や検証ができます。

4.データシート数値データ、実測データ、仕様データ等のインポート機能

CSV形式の実測値データをインポートし、シミュレーション結果との比較、検証を行えます。また、実測値データとシミュレーションのバイアス範囲が異なるケースにおいても対応可能です。

5.MOSモデルサイズ検証機能

BSIM3モデル以降に対応した専用検証機能。ゲートサイズやゲートーSTI間距離、温度を掃引し、様々な角度からモデルのサイズ依存性／バイアス依存性を検証することができます。また、その結果レポートも自動的に生成できます。

X-verifierのインターフェースと機能のイメージ

Fig. 1 メイン画面

Fig. 2 簡易最適後にモデルパラメータ調整結果を比較した例

Fig. 3 MOSモデルサイズ検証機能を用いて、詳細なモデル検証を実施した例

• 任意のコンパクトモデル・マクロモデル・電気回路に対して、AIを活用したパラメータの最適化を行い、精度の高いモデルを作成することができます。
• 任意のコンパクトモデルや回路ベンチに対して特性やシミュレータによる結果の差異の検証ができるため、シミュレーションによる設計ミスを軽減ができます。
• 独自制御構文設定機能やユーザー関数定義で、所望の条件・特性値に対してシミュレーションできるため、詳細なモデルを容易に評価できます。

Fig. 4 同一のモデルに対し、ngspiceとmdtspiceのシミュレーション結果を比較した例

Fig. 5 デバイスの温度条件変化を
同一グラフ上で重ねて比較した例

X-verifierのデモ動画

本動画は、弊社開発ソフトウェア「RODEM」を用いて、電子部品(IGBT)のデータシートからモデリングする際の一例です。X-verifierの操作性や最適化機能をご確認いただけます。

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トライアル

基本サポート（※ライセンス本体に付属）無料

ライセンス期間中のバージョンアップ版のご提供、及び操作方法についてのお問合せに対応いたします。
お問合せは原則として、電話または電子メールでの対応とさせていただきます。

1. オペレーショントレーニング有料

ツールの機能に関するご説明及び、当社が提供するサンプルデータを使用しての実働デモを実施いたします。
デモはモデリングエンジニアが実施し、操作に関するご質問にもお答えいたします。

2. 導入サポート有料

オペレーショントレーニングに加えて、お客様のシステム環境にインストールする際の操作サポートを実施します。また、お客様が指定するデバイスデータモデリング（X-verifierにおいては検証）手法のトレーニングを実施いたします。

3. 技術サポート有料

導入サポートに加えて、モデリング技術に関する全般的コンサルティングをご提供いたします。具体的には、モデルを作成する際に必要なデバイス特性の測定条件や、モデル作成する際のパラメータの抽出方法、およびモデル精度の検証方法など。