ENTRAINEMENT DES RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIEL PAR L’ALGORITHME FAST ERROR BACK PROPAGATION, APPLICATION A LA MODELISATION DES NMOSFET A ENRICHISSEMENT - FRIDJA, Djamal (Université Mohamed Boudiaf - M'Sila, 2012)
Le transistor MOS (Metal-Oxide-Semiconductor) est le dispositif élémentaire des circuits intégrés. Jusqu’à présent, la réduction des dimensions des transistors MOSFET s’est effectuée de façon continue et très rapide et cette évolution technologique fulgurante est en grande partie due à une maîtrise accrue des technologies du silicium, semi-conducteur constituant le coeur des dispositifs MOS. Mais ces dispositifs, pour pouvoir être maitrisés par les concepteurs de circuits intégrés, ont besoin d’être modélisés sous la forme de modèles compacts capables de décrire le plus exactement possible le comportement électrique de ces dispositifs. La simulation des composants microélectroniques a donc besoin de nouvelles théories et techniques de modélisation (les techniques de l’intelligence artificielle) améliorant la compréhension physique des dispositifs de taille micro et nanométrique. Le domaine de la modélisation et la simulation des composants de la microélectronique peut être considéré comme un champ important d’applications des techniques de l’intelligence artificielle. Par conséquent, l’étude de la possibilité d’utilisation des réseaux de neurones artificiels dans le domaine de la microélectronique, notamment sous forme de prédicateurs et de simulateurs des composants nanométriques (MOSFETs), s’avère nécessaire. Notre travail entre dans ce cadre, car il présente pour nous un premier pas dans l’exploitation des principes fantastiques des techniques de l’intelligence artificielle dans le domaine de la modélisation et la simulation des composants électroniques tel que les MOSFETs
Keywords: MOSFETs, intelligences artificiels, réseaux de neurones artificiels, algorithme de fast back propagation error, modélisation de composants électroniques