Patent DE 10 2021 126 108

Bei der Simulation von analogen, digitalen oder analog-digitalen Schaltungen auf der Basis von Verhaltensmodellen ist es essenziell, wie genau die Verhaltensmodelle das Verhalten der Schaltung beschreiben. Ein Modellfehler kann dazu führen, dass ein Chipentwurf als korrekt klassifiziert wird, obwohl Probleme in den dazugehörigen Schaltungen vorliegen und daher unentdeckt bleiben. Daher ist es für den Anwender des Verhaltensmodells wichtig, den Modellfehler zu kennen und die Modellgenauigkeit anpassen zu können und somit die Verlässlichkeit der Simulationsergebnisse zu steigern.

Die Idee der Erfindung besteht in einem KI-basierten Fehlerschätzer, der parallel zur Simulation die Eingänge und den Ausgang des Verhaltensmodells mitliest und darauf basierend den Modellfehler abschätzt. Der Fehler kann somit online mitgelesen werden. Dies erlaubt es, den Output des Modells besser einzuschätzen, auf den Fehler zu reagieren und z.B. Simulationsparameter zu ändern oder die Simulation abzubrechen.

Das Modell (01) ist aus Elementen gebildet, welche zumindest Gruppen von Halbleiter-Bauelementen der zu simulierenden Schaltung repräsentieren. Es erfolgt ein Verwenden des Modells (01) in einem Anlernmodus zum Anlernen eines durch ein maschinell lernendes System gebildeten Fehlerschätzers (08) durch Einspeisen von ersten Testsignalen an Eingänge der zu simulierenden Schaltung und an korrespondierende Eingänge des Modells (01) und durch Vergleichen von mindestens einem resultierenden Ausgangssignal des Modells (01) mit mindestens einem resultierenden korrespondierenden Ausgangssignal der zu simulierenden Schaltung. Das Modell (01) wird um den angelernten Fehlerschätzer (08) erweitert. Das um den angelernten Fehlerschätzer (08) erweiterte Modell (01) wird in einem Simulationsmodus zum Simulieren und Verifizieren der elektronischen Schaltung verwendet.