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1. WO2020112025 - PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE PRODUCTION DE DONNÉES D'ENTRAÎNEMENT POUR UN MODÈLE À APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE PERMETTANT DE PRÉDIRE LA PERFORMANCE EN CONCEPTION ÉLECTRONIQUE

Numéro de publication WO/2020/112025
Date de publication 04.06.2020
N° de la demande internationale PCT/SG2019/050579
Date du dépôt international 26.11.2019
CIB
G06F 30/30 2020.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
30Conception assistée par ordinateur
30Conception de circuits
G06F 30/27 2020.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
30Conception assistée par ordinateur
20Optimisation, vérification ou simulation de l’objet conçu
27utilisant l’apprentissage automatique, p.ex. l’intelligence artificielle, les réseaux neuronaux, les machines à support de vecteur ou l’apprentissage d’un modèle
G06N 3/02 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
G06N 20/00 2019.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
20Apprentissage automatique
G06F 17/10 2006.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
FTRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17Équipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
10Opérations mathématiques complexes
CPC
G06F 30/27
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
30Computer-aided design [CAD]
20Design optimisation, verification or simulation
27using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
G06F 30/30
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
30Computer-aided design [CAD]
30Circuit design
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 3/02
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
Déposants
  • AGENCY FOR SCIENCE, TECHNOLOGY AND RESEARCH [SG]/[SG]
Inventeurs
  • DUTTA, Rahul
  • SALAHUDDIN, Raju
  • CHAI, Kevin Tshun Chuan
Mandataires
  • VIERING, JENTSCHURA & PARTNER LLP
Données relatives à la priorité
10201810572P26.11.2018SG
Langue de publication anglais (EN)
Langue de dépôt anglais (EN)
États désignés
Titre
(EN) METHOD AND SYSTEM FOR GENERATING TRAINING DATA FOR A MACHINE LEARNING MODEL FOR PREDICTING PERFORMANCE IN ELECTRONIC DESIGN
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE PRODUCTION DE DONNÉES D'ENTRAÎNEMENT POUR UN MODÈLE À APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE PERMETTANT DE PRÉDIRE LA PERFORMANCE EN CONCEPTION ÉLECTRONIQUE
Abrégé
(EN)
There is provided a method of generating training data for a machine learning model for predicting performance in electronic design using at least one processor, the method including: generating a first set of training data based on a first set of input design parameters and an electronic design automation tool; generating a first covariance information associated with the first set of input design parameters based on the first set of training data; determining a second set of input design parameters based on the first covariance information; and generating a second set of training data based on the second set of input design parameters and the electronic design automation tool. There is also provided a corresponding system for generating training data for a machine learning model for predicting performance in electronic design.
(FR)
L'invention concerne un procédé de production de données d'entraînement pour un modèle à apprentissage automatique permettant de prédire la performance en conception électronique en utilisant au moins un processeur, le procédé consistant à : produire un premier ensemble de données d'entraînement en fonction d'un premier ensemble de paramètres de conception d'entrée et d'un outil d'automatisation de conception électronique; produire des premières informations de covariance associées au premier ensemble de paramètres de conception d'entrée en fonction du premier ensemble de données d'entraînement; déterminer un deuxième ensemble de paramètres de conception d'entrée en fonction des premières informations de covariance; et produire un deuxième ensemble de données d'entraînement en fonction du deuxième ensemble de paramètres de conception d'entrée et de l'outil d'automatisation de conception électronique. L'invention concerne également un système correspondant permettant de produire des données d'entraînement pour un modèle à apprentissage automatique permettant de prédire la performance en conception électronique.
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