| 研究課題/領域番号 |
25330061
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
計算機システム
|
|---|
| 研究機関 | 島根大学 |
|---|
研究代表者 |
浜口 清治 島根大学, 総合理工学研究科(研究院), 教授 (80238055)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2015年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2014年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2013年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
|
|---|
| キーワード | シミュレーション検証 / SATソルバ / カバレッジ駆動型検証 / ベイジアンネットワーク / カバレッジ駆動検証 / フォーマル検証 / 機械学習 / シミュレーションベース検証 / フォーマル検証技術 |
|---|
| 研究成果の概要 |
マイコンやFPGAなどの設計工程では，製造前に行われる設計検証の工程の比率が大きく，効率化が課題である．シミュレーションによって設計検証を行う際，カバレッジと呼ばれる量的基準の増加を目指すのがカバレッジ駆動検証である．本研究では，ベイジアンネットワークと呼ばれる確率モデルに対する機械学習を利用して，より早くカバレッジを増加させるようなシミュレーション用のパターンを生成する．信号線の変化に着目したシミュレーションパラメータに対する機械学習および自動調整により，既存手法よりも短い時間でカバレッジを向上できることを示した．
|
