Dependable Embedded Systems

This Open Access book introduces readers to many new techniques for enhancing and optimizing reliability in embedded systems, which have emerged particularly within the last five years. This book introduces the most prominent reliability concerns from today’s points of view and roughly recapitulates the progress in the community so far. Unlike other books that focus on a single abstraction level such circuit level or system level alone, the focus of this book is to deal with the different reliability challenges across different levels starting from the physical level all the way to the system level (cross-layer approaches). The book aims at demonstrating how new hardware/software co-design solution can be proposed to ef-fectively mitigate reliability degradation such as transistor aging, processor variation, temperature effects, soft errors, etc. Provides readers with latest insights into novel, cross-layer methods and models with respect to dependability of embedded systems; Describes cross-layer approaches that can leverage reliability through techniques that are pro-actively designed with respect to techniques at other layers; Explains run-time adaptation and concepts/means of self-organization, in order to achieve error resiliency in complex, future many core systems

Integrated Circuits Parasitic Capacitance Extraction Using Machine Learning and its Application to Layout Optimization

The impact of parasitic elements on the overall circuit performance keeps increasing from one technology generation to the next. In advanced process nodes, the parasitic effects dominate the overall circuit performance. As a result, the accuracy requirements of parasitic extraction processes significantly increased, especially for parasitic capacitance extraction. Existing parasitic capacitance extraction tools face many challenges to cope with such new accuracy requirements that are set by semiconductor foundries (\u3c 5% error). Although field-solver methods can meet such requirements, they are very slow and have a limited capacity. The other alternative is the rule-based parasitic capacitance extraction methods, which are faster and have a high capacity; however, they cannot consistently provide good accuracy as they use a pre-characterized library of capacitance formulas that cover a limited number of layout patterns. On the other hand, the new parasitic extraction accuracy requirements also added more challenges on existing parasitic-aware routing optimization methods, where simplified parasitic models are used to optimize layouts. This dissertation provides new solutions for interconnect parasitic capacitance extraction and parasitic-aware routing optimization methodologies in order to cope with the new accuracy requirements of advanced process nodes as follows. First, machine learning compact models are developed in rule-based extractors to predict parasitic capacitances of cross-section layout patterns efficiently. The developed models mitigate the problems of the pre-characterized library approach, where each compact model is designed to extract parasitic capacitances of cross-sections of arbitrary distributed metal polygons that belong to a specific set of metal layers (i.e., layer combination) efficiently. Therefore, the number of covered layout patterns significantly increased. Second, machine learning compact models are developed to predict parasitic capacitances of middle-end-of-line (MEOL) layers around FINFETs and MOSFETs. Each compact model extracts parasitic capacitances of 3D MEOL patterns of a specific device type regardless of its metal polygons distribution. Therefore, the developed MEOL models can replace field-solvers in extracting MEOL patterns. Third, a novel accuracy-based hybrid parasitic capacitance extraction method is developed. The proposed hybrid flow divides a layout into windows and extracts the parasitic capacitances of each window using one of three parasitic capacitance extraction methods that include: 1) rule-based; 2) novel deep-neural-networks-based; and 3) field-solver methods. This hybrid methodology uses neural-networks classifiers to determine an appropriate extraction method for each window. Moreover, as an intermediate parasitic capacitance extraction method between rule-based and field-solver methods, a novel deep-neural-networks-based extraction method is developed. This intermediate level of accuracy and speed is needed since using only rule-based and field-solver methods (for hybrid extraction) results in using field-solver most of the time for any required high accuracy extraction. Eventually, a parasitic-aware layout routing optimization and analysis methodology is implemented based on an incremental parasitic extraction and a fast optimization methodology. Unlike existing flows that do not provide a mechanism to analyze the impact of modifying layout geometries on a circuit performance, the proposed methodology provides novel sensitivity circuit models to analyze the integrity of signals in layout routes. Such circuit models are based on an accurate matrix circuit representation, a cost function, and an accurate parasitic sensitivity extraction. The circuit models identify critical parasitic elements along with the corresponding layout geometries in a certain route, where they measure the sensitivity of a route’s performance to corresponding layout geometries very fast. Moreover, the proposed methodology uses a nonlinear programming technique to optimize problematic routes with pre-determined degrees of freedom using the proposed circuit models. Furthermore, it uses a novel incremental parasitic extraction method to extract parasitic elements of modified geometries efficiently, where the incremental extraction is used as a part of the routing optimization process to improve the optimization runtime and increase the optimization accuracy

Superconductors at the Nanoscale

By covering theory, design, and fabrication of nanostructured superconducting materials, this monograph is an invaluable resource for research and development. Examples are energy saving solutions, healthcare, and communication technologies. Key ingredients are nanopatterned materials which help to improve the superconducting critical parameters and performance of superconducting devices, and lead to novel functionalities. Contents Tutorial on nanostructured superconductors Imaging vortices in superconductors: from the atomic scale to macroscopic distances Probing vortex dynamics on a single vortex level by scanning ac-susceptibility microscopy STM studies of vortex cores in strongly confined nanoscale superconductors Type-1.5 superconductivity Direct visualization of vortex patterns in superconductors with competing vortex-vortex interactions Vortex dynamics in nanofabricated chemical solution deposition high-temperature superconducting films Artificial pinning sites and their applications Vortices at microwave frequencies Physics and operation of superconducting single-photon devices Josephson and charging effect in mesoscopic superconducting devices NanoSQUIDs: Basics & recent advances intrinsic Josephson junction stacks as emitters of terahertz radiation| Interference phenomena in superconductor-ferromagnet hybrids Spin-orbit interactions, spin currents, and magnetization dynamics in superconductor/ferromagnet hybrids Superconductor/ferromagnet hybrid

Bolometers

Infrared Detectors and technologies are very important for a wide range of applications, not only for Military but also for various civilian applications. Comparatively fast bolometers can provide large quantities of low cost devices opening up a new era in infrared technologies. This book deals with various aspects of bolometer developments. It covers bolometer material aspects, different types of bolometers, performance limitations, applications and future trends. The chapters in this book will be useful for senior researchers as well as beginning graduate students

High-frequency response and thermal effects in GaN diodes and transistors: modeling and experimental characterization

Se han analizado diodos autoconmutantes (SSDs) y transitores de alta movilidad de electrones (HEMTs) de GaN, tanto en el régimen DC como en AC, tanto desde el punto de vista experimental como de simulaciones. Las no linealidades presentes en las curvas corriente-voltaje permiten su operación como detectores de microondas a polarización nula. A pesar de las buenas propiedades del GaN, existen problemas tecnológicos relacionados con defectos, trampas y calentamiento que deben ser investigados para perfeccionar la electrónica de potencia en el futuro. Medidas pulsadas y de transitorios de corriente realizadas sobre el SSD han revelado la influencia de trampas volúmicas y superficiales, observándose anomalías en las características DC e impedancia AC. Los efectos superficiales son relevantes en canales estrechos puesto que la relación superficie-volumen del dispositivo aumenta, mientras que en los dispositivos más anchos prevalece la influencia de las trampas de tipo volúmico. Las medidas muestran un incremento anómalo de la detección a bajas temperaturas, mientras que a altas frecuencias el voltaje detectado muestra una caída que atribuimos a la presencia de trampas de tipo superficial y volúmico. Se ha observado una fuerte dispersión a baja frecuencia tanto de la transconductanciacomo de la conductancia de salida en HEMTs de AlGaN/AlN/GaN en el rango de microondas, que atribuimos a la presencia de trampas y defectos tanto en el volumen de canal de GaN como en los contactos de fuente y drenador. Estos efectos han sido modelados mediante un circuito equivalente (SSEC) modificado, obteniéndose un acuerdo excelente con los parámetros S medidos. La geometría del dispositivo afecta a los valores de los elementos del circuito equivalente y con ello a las frecuencias de corte, siendo la longitud de puerta el parámetro más influyente. Para LG = 75 nm, ft y fmax son 72 y 89 GHz, respectivamente, en los HEMTs estudiados. En los SSDs caracterizados, se ha observado una potencia equivalente del ruido (NEP) de 100 - 500 pW/Hz1=2 y una responsividad de decenas de V/W con una fuente de 50 ohmios. Se ha demostrado una frecuencia de corte de unos 200 GHz junto a una respuesta cuadrática hasta 20 dBm de potencia de entrada. A bajas frecuencias, las medidas RF muestran una responsividad que reproduce bien los cálculos realizados mediante un modelo cuasiestático (QS) basado en la pendiente y la curvatura de las curvas corriente-voltaje. Polarizar los dispositivos aumenta el voltaje detectado a costa del consumo de potencia y la aparición de ruido 1/f. El modelo QS predice que la reducción de la anchura del canal mejora la responsividad, hecho que ha sido confirmado experimentalmente. El aumento del número de diodos en paralelo reduce la impedancia; cuando coincide con el triple de la impedancia de la linea de transmisión o la antena, la NEP alcanza su valor mínimo. Los diodos con puerta (G-SSDs) muestran, en espacio libre a 300 GHz, una responsividad en torno a 600 V/W y una NEP en torno a 50 pW/Hz1=2 cerca del voltaje umbral. De nuevo, se obtiene un buen acuerdo entre los resultados del modelo QS, las medidas a 900 MHz y las medidas en espacio libre a 300 GHz, todo ello por encima de la zona subumbral. La NEP mejora al aumentar el número de canales en paralelo. Se han comparado los resultados de la detección inyectando la señal por el drenador (DCS) y la puerta (GCS) de los HEMTs hasta 40 GHz. Para DCS, se han obtenido una responsividad en torno a 400 V/W y una NEP de 30 pW/Hz1/2, en un HEMT con LG = 150 nm a temperatura ambiente bajo condiciones de polarización nula y puerta polarizada cerca del umbral. Por otro lado, la responsividad se incrementa en GCS hasta 1.4 kV/W, con la desventaja de polarizar con una corriente de drenador de ID = 1.2 mA. Ambas configuraciones muestran una frecuencia de corte, con -3 dB de caída, en torno a 40 GHz. Resulta interesante que en GCS y a unafrecuencia suficientemente alta para cortocircuitar la rama puerta-drenador con la de la no linealidad, se consigue detectar una responsividad no nula. El estudio del autocalentamiento se vuelve relevante cuando los dispositivos trabajan en condiciones de alta potencia. Las simulaciones se han realizado con una herramienta Monte Carlo (MC) desarrollada por el grupo y acoplada con dos modelos térmicos: (i) modelo de resistencia térmica (TRM) y (ii) un modelo electrotérmico avanzado y que se basa en la resolución autoconsistente de la ecuación del calor independiente del tiempo. A temperatura ambiente la herramienta MC se calibró comparando con resultados experimentales de TLMs (transfer length measurement ), lográndose reproducir la densidad supercial de portadores y la movilidad. Incluyendo la resistencia de contactos, la barrera Schottky y la barrera térmica, nuestros resultados se han validado con medidas experimentales de un HEMT de dimensiones LDS = 1.5 micras y LG = 150 nm, encontrándose un acuerdo razonable. El TRM da unos resultados similares al ETM con valores de la resistencia térmica (RTH) bien calibradas. La principal ventaja del ETM es la posibilidad de obtener mapas de temperatura dentro del canal e identificar la localización de los puntos calientes. También se discute el impacto de la polarización en el SSEC y las discrepancias entre los modelos ETM y TRM. Se utilizan medidas pulsadas hasta 500 K para estimar la temperatura del canal y el valor de la RTH. Para T 250 K.Nanoelectrónica de gap ancho y estrecho para la mejora de la eficiencia en aplicaciones de RF y THz (TEC2013-41640-R). Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO). Estudio de efectos térmicos en dispositivos de RF. Modelado y caracterización experimental (SA052U13). Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León. Emisores y detectores de terahercios basados en nanodiodos semiconductores para comunicaciones e imagen médica y de seguridad (SA022U16). Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León. Tecnologías de diodos de GaN para generación y detección en la banda de subterahercios (TEC2017-83910-R). Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO). Simulación y caracterización de efectos electrotérmicos en dispositivos de subterahercios para comunicaciones de alta velocidad (SA254P18). Consejería de Educación de la Junta de Castilla y León

High-frequency response and thermal effects in GaN diodes and transistors: modeling and experimental characterization

[ES] Se han analizado diodos autoconmutantes (SSDs) y transitores de alta movilidad de electrones (HEMTs) de GaN, tanto en el régimen DC como en AC, tanto desde el punto de vista experimental como de simulaciones. Las no linealidades presentes en las curvas corriente-voltaje permiten su operación como detectores de microondas a polarización nula. A pesar de las buenas propiedades del GaN, existen problemas tecnológicos relacionados con defectos, trampas y calentamiento que deben ser investigados para perfeccionar la electrónica de potencia en el futuro. Medidas pulsadas y de transitorios de corriente realizadas sobre el SSD han revelado la influencia de trampas volúmicas y superficiales, observándose anomalías en las características DC e impedancia AC. Los efectos superficiales son relevantes en canales estrechos puesto que la relación superficie-volumen del dispositivo aumenta, mientras que en los dispositivos más anchos prevalece la influencia de las trampas de tipo volúmico. Las medidas muestran un incremento anómalo de la detección a bajas temperaturas, mientras que a altas frecuencias el voltaje detectado muestra una caída que atribuimos a la presencia de trampas de tipo superficial y volúmico. Se ha observado una fuerte dispersión a baja frecuencia tanto de la transconductanciacomo de la conductancia de salida en HEMTs de AlGaN/AlN/GaN en el rango de microondas, que atribuimos a la presencia de trampas y defectos tanto en el volumen de canal de GaN como en los contactos de fuente y drenador. Estos efectos han sido modelados mediante un circuito equivalente (SSEC) modificado, obteniéndose un acuerdo excelente con los parámetros S medidos. La geometría del dispositivo afecta a los valores de los elementos del circuito equivalente y con ello a las frecuencias de corte, siendo la longitud de puerta el parámetro más influyente. Para LG = 75 nm, ft y fmax son 72 y 89 GHz, respectivamente, en los HEMTs estudiados. En los SSDs caracterizados, se ha observado una potencia equivalente del ruido (NEP) de 100 - 500 pW/Hz1=2 y una responsividad de decenas de V/W con una fuente de 50 ohmios. Se ha demostrado una frecuencia de corte de unos 200 GHz junto a una respuesta cuadrática hasta 20 dBm de potencia de entrada. A bajas frecuencias, las medidas RF muestran una responsividad que reproduce bien los cálculos realizados mediante un modelo cuasiestático (QS) basado en la pendiente y la curvatura de las curvas corriente-voltaje. Polarizar los dispositivos aumenta el voltaje detectado a costa del consumo de potencia y la aparición de ruido 1/f. El modelo QS predice que la reducción de la anchura del canal mejora la responsividad, hecho que ha sido confirmado experimentalmente. El aumento del número de diodos en paralelo reduce la impedancia; cuando coincide con el triple de la impedancia de la linea de transmisión o la antena, la NEP alcanza su valor mínimo. Los diodos con puerta (G-SSDs) muestran, en espacio libre a 300 GHz, una responsividad en torno a 600 V/W y una NEP en torno a 50 pW/Hz1=2 cerca del voltaje umbral. De nuevo, se obtiene un buen acuerdo entre los resultados del modelo QS, las medidas a 900 MHz y las medidas en espacio libre a 300 GHz, todo ello por encima de la zona subumbral. La NEP mejora al aumentar el número de canales en paralelo. Se han comparado los resultados de la detección inyectando la señal por el drenador (DCS) y la puerta (GCS) de los HEMTs hasta 40 GHz. Para DCS, se han obtenido una responsividad en torno a 400 V/W y una NEP de 30 pW/Hz1/2, en un HEMT con LG = 150 nm a temperatura ambiente bajo condiciones de polarización nula y puerta polarizada cerca del umbral. Por otro lado, la responsividad se incrementa en GCS hasta 1.4 kV/W, con la desventaja de polarizar con una corriente de drenador de ID = 1.2 mA. Ambas configuraciones muestran una frecuencia de corte, con -3 dB de caída, en torno a 40 GHz. Resulta interesante que en GCS y a unafrecuencia suficientemente alta para cortocircuitar la rama puerta-drenador con la de la no linealidad, se consigue detectar una responsividad no nula. El estudio del autocalentamiento se vuelve relevante cuando los dispositivos trabajan en condiciones de alta potencia. Las simulaciones se han realizado con una herramienta Monte Carlo (MC) desarrollada por el grupo y acoplada con dos modelos térmicos: (i) modelo de resistencia térmica (TRM) y (ii) un modelo electrotérmico avanzado y que se basa en la resolución autoconsistente de la ecuación del calor independiente del tiempo. A temperatura ambiente la herramienta MC se calibró comparando con resultados experimentales de TLMs (transfer length measurement ), lográndose reproducir la densidad super cial de portadores y la movilidad. Incluyendo la resistencia de contactos, la barrera Schottky y la barrera térmica, nuestros resultados se han validado con medidas experimentales de un HEMT de dimensiones LDS = 1.5 micras y LG = 150 nm, encontrándose un acuerdo razonable. El TRM da unos resultados similares al ETM con valores de la resistencia térmica (RTH) bien calibradas. La principal ventaja del ETM es la posibilidad de obtener mapas de temperatura dentro del canal e identificar la localización de los puntos calientes. También se discute el impacto de la polarización en el SSEC y las discrepancias entre los modelos ETM y TRM. Se utilizan medidas pulsadas hasta 500 K para estimar la temperatura del canal y el valor de la RTH. Para T 250 K

Advanced Process Monitoring for Industry 4.0

This book reports recent advances on Process Monitoring (PM) to cope with the many challenges raised by the new production systems, sensors and “extreme data” conditions that emerged with Industry 4.0. Concepts such as digital-twins and deep learning are brought to the PM arena, pushing forward the capabilities of existing methodologies to handle more complex scenarios. The evolution of classical paradigms such as Latent Variable modeling, Six Sigma and FMEA are also covered. Applications span a wide range of domains such as microelectronics, semiconductors, chemicals, materials, agriculture, as well as the monitoring of rotating equipment, combustion systems and membrane separation processes

Information embedding and retrieval in 3D printed objects

Deep learning and convolutional neural networks have become the main tools of computer vision. These techniques are good at using supervised learning to learn complex representations from data. In particular, under limited settings, the image recognition model now performs better than the human baseline. However, computer vision science aims to build machines that can see. It requires the model to be able to extract more valuable information from images and videos than recognition. Generally, it is much more challenging to apply these deep learning models from recognition to other problems in computer vision. This thesis presents end-to-end deep learning architectures for a new computer vision field: watermark retrieval from 3D printed objects. As it is a new area, there is no state-of-the-art on many challenging benchmarks. Hence, we first define the problems and introduce the traditional approach, Local Binary Pattern method, to set our baseline for further study. Our neural networks seem useful but straightfor- ward, which outperform traditional approaches. What is more, these networks have good generalization. However, because our research field is new, the problems we face are not only various unpredictable parameters but also limited and low-quality training data. To address this, we make two observations: (i) we do not need to learn everything from scratch, we know a lot about the image segmentation area, and (ii) we cannot know everything from data, our models should be aware what key features they should learn. This thesis explores these ideas and even explore more. We show how to use end-to-end deep learning models to learn to retrieve watermark bumps and tackle covariates from a few training images data. Secondly, we introduce ideas from synthetic image data and domain randomization to augment training data and understand various covariates that may affect retrieve real-world 3D watermark bumps. We also show how the illumination in synthetic images data to effect and even improve retrieval accuracy for real-world recognization applications

Photonic Quantum Metrology

Quantum Metrology is one of the most promising application of quantum technologies. The aim of this research field is the estimation of unknown parameters exploiting quantum resources, whose application can lead to enhanced performances with respect to classical strategies. Several physical quantum systems can be employed to develop quantum sensors, and photonic systems represent ideal probes for a large number of metrological tasks. Here we review the basic concepts behind quantum metrology and then focus on the application of photonic technology for this task, with particular attention to phase estimation. We describe the current state of the art in the field in terms of platforms and quantum resources. Furthermore, we present the research area of multiparameter quantum metrology, where multiple parameters have to be estimated at the same time. We conclude by discussing the current experimental and theoretical challenges, and the open questions towards implementation of photonic quantum sensors with quantum-enhanced performances in the presence of noise.Comment: 51 pages, 9 figures, 967 references. Comments and feedbacks are very welcom