Kernthema KI-basierte Entwurfs- und Testautomatisierung
Der Prozess für die Entwicklung integrierter Sensorsysteme ist sehr komplex. Spezialisten wie Analog- und Digitalschaltungsentwickler, Verifikations- und Testingenieure, Softwareentwickler und andere arbeiten dort eng zusammen. Designfehler müssen so gut es geht vermieden werden, da Iterationen und Redesigns mit erheblichen zusätzlichen Kosten und Zeitverzögerungen verbunden sind.
Wir erforschen den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um den Entwicklungsprozess von integrierten Sensorsystemen sicher und kostengünstiger zu machen.
KI kann die Entwickler an vielen Stellen im Prozess dabei unterstützen, Fehler zu vermeiden und informelles Wissen, welches sich schlecht prozedural abbilden lässt, automatisiert anzuwenden. Wir arbeiten hierfür an Machine-Learning-Ansätzen, deren Algorithmen beispielsweise die gute Designpraxis von erfahrenen Entwicklern lernen und noch weniger erfahrenen Kollegen wertvolle Hinweise geben. So lassen sich Review-Prozesse, die beim Entwurf integrierter Systeme gängige Praxis sind, effektiver gestalten oder sogar ersetzen.
KI hilft uns auch, schnelle Simulationsmodelle zu erstellen. Mittels neuronaler Netze integrieren wir beispielsweise sehr effektiv nichtfunktionale Eigenschaften in bereits vorhandene Verhaltensmodelle. Dies hat wiederum eine erhöhte Designsicherheit zur Folge.
KI ist ebenfalls der Schlüssel zur Auswertung großer Datenmengen, wie sie bei Test von integrierten Schaltungen häufig anfallen. Auch hierfür arbeiten wir mit KI daran, zunehmend knappere Personalressourcen erheblich zu entlasten.
Kontakt
Kontakt
Eric Schäfer, M. Sc.
Leiter Mikroelektronik und Institutsteil Erfurt, Prokurist
eric.schaefer(at)imms.de+49 (0) 361 663 25 35
Eric Schäfer und sein Team erforschen Integrierte Sensorsysteme und hier insbesondere CMOS-basierte Biosensoren, ULP-Sensorsysteme und KI-basierte Entwurfs- und Testautomatisierung. Die Ergebnisse fließen in die Forschung an den Leitthemen Sensorsysteme für die In-vitro-Diagnostik und RFID-Sensoren ein. Er unterstützt Sie mit Dienstleistungen rund um die Entwicklung integrierter Schaltungen und mit KI-basierten Methoden für komplexe IC-Entwürfe.
Zugehörige Inhalte
Projekt
VE-VIDES
Gegen Hackerangriffe: Innovative Chip-Architekturen, Modellierungs- und Verifikationsmethoden für vertrauenswürdige Elektronik
Projekt
VE-ARiS
Das IMMS entwickelte Verfahren zum Kopierschutz für integrierte Schaltungen, um das Know-how von Partnern zu sichern.
Projekt
KI-EDA
IMMS entwickelte smarte Modelle zum Entwurf und Methoden zum Test von Sensor- und Steuerchips für I4.0-Anwendungen
Projekt
IntelligEnt
Das IMMS forschte an Assistenzsystemen für Chip-Designer: Machine Learning verbessert Entwurfs- und Testmethoden für integrierte Analog/Mixed-Signal-Systeme.
Referenz
Prof. Dr.-Ing. Patrick Mäder, Technische Universität Ilmenau
„Für uns zeigt die Kooperation, wie wichtig das IMMS für einen Ergebnistransfer von der Grundlagenforschung in die Praxis ist.“
Referenz
Christian Paintz, Melexis
„Insbesondere bei der Auswertung von Messdaten hat das IMMS eindrucksvoll demonstriert, dass ein lernender Algorithmus der manuellen Auswertung ebenbürtig ist – bei gleichzeitig großer Zeitersparnis. Auch die Methoden zur Schaltungs- und Layoutanalyse verfolgen wir weiter, da wir auch hier ein großes Forschungs- und Anwendungspotential sehen.“
Referenz
Dr.-Ing. Dirk Nuernbergk, Melexis
„Das IMMS hat eine neue Methode entwickelt und in einem Programm implementiert, das automatisch kritische parasitäre Elemente beim Schaltungsentwurf findet und bewertet. Die zeitaufwendige Layout-Optimierung kann so stark beschleunigt werden. Wir konnten in kürzester Zeit die Problemstellen dreier Schaltungen identifizieren.“
Referenz
Dr. Dieter Treytnar, edacentrum
„So veranstalteten das edacentrum, das IMMS und OFFIS mit dem „edaBarCamp“ Deutschlands erste als „BarCamp“ organisierte „Unkonferenz“ im Bereich EDA. Dank der organisatorischen und inhaltlichen Unterstützung des IMMS war das erste „edaBarCamp“ so erfolgreich, dass eine Fortsetzung in den kommenden Jahren vereinbart wurde.“
Sending a machine to do a humans job? – Concepts and Ideas for AI and Chip Design
Georg Gläser1VDE – ITG Work Group MN 5.6 fWLR / Wafer Level Reliability, Reliability – Simulation & Qualification, , Erfurt, Germany1IMMS Institut für Mikroelekronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH (IMMS GmbH), Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, GermanyBefore It Hits the Chip: A Gentle Introduction to Mixed-Signal IC Verification
Martin Grabmann1ISSOM 25, International Summer School on Microelectronics, , Leibniz-Universität Hannover, Hannover, Germany1IMMS Institut für Mikroelekronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH (IMMS GmbH), Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, GermanyTrust is Good, Monitoring is Better: FPGA- & TEE-Based Monitoring for Malware-Detection
Friederike Bruns1, Georg Gläser2, Florian Kögler2, Jonas Lienke2, Nithin Ravani Nanjundaswamy3, Gregor Nitsche3, Behnam Razi Perjikolaei4, Jörg Walter413th IMA International Conference on Modelling in Industrial Maintenance and Reliability MIMAR2025, , Université de Lorraine, France, DOI: doi.org/10.19124/ima.2025.01.251Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Ammerländer Heerstraße 114-118, 26129 Oldenburg, Germany, 2IMMS Institut für Mikroelekronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH (IMMS GmbH), Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, Germany, 3Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), Institut Systems Engineering für zukünftige Mobilität, Escherweg 2, 26121 Oldenburg, Germany, 4OFFIS e.V. Institut für Informatik, Escherweg 2, 26121 Oldenburg, GermanyPropagation Delay Estimation for Mixed-Signal Modeling of Comparators
Martin Grabmann1, Eric Schäfer1, Georg Gläser12024 20th International Conference on Synthesis, Modeling, Analysis and Simulation Methods and Applications to Circuit Design (SMACD), , Volos, Greece, pp. 1-4, DOI: doi.org/10.1109/SMACD61181.2024.107454671IMMS Institut für Mikroelekronik- und Mechatronik-Systeme gemeinnützige GmbH (IMMS GmbH), Ehrenbergstraße 27, 98693 Ilmenau, Germany
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