INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
- lors de la phase d’apprentissage, les poids du réseau de neurones sont obtenus en fonction d’une fonction de coût à base d’entropie binaire croisée ;
le réseau de neurones comprend : - une ou plusieurs couches d’agrégation des premières données d’entrées pour avoir aspects de tenseurs de taille , - un ou plusieurs couches pour passer de aspects à aspects de tenseurs de taille , où est le nombre d’aspects intermédiaires du réseau ; - couches de type ResNet, et - un ou plusieurs couches pour passer de à aspects de tenseurs de taille ;
le procédé d’amélioration de la détermination de l’estimée d’un canal de télécommunication comprend une étape de : - fourniture, en entrée d’un autre réseau de neurones du dispositif récepteur, de deuxièmes données d’entrée dudit autre réseau de neurones comprenant au moins les deuxièmes estimées du canal, , et obtention en sortie dudit autre réseau de neurones de troisièmes estimées du canal, ; selon lequel ledit autre réseau de neurones résulte d’une phase d’apprentissage du autre réseau visant à minimiser une fonction de coût, ladite fonction de coût étant fonction de l’erreur quadratique moyenne entre les sorties obtenues dudit autre réseau en phase d’apprentissage et les valeurs souhaitées de la vraie réponse impulsionnelle du canal, obtenus par simulation ;
le procédé d’amélioration de la détermination de l’estimée d’un canal de télécommunication comprend au moins l’une des dispositions i, j suivantes : i/ les deuxièmes données d’entrée dudit autre réseau de neurones comprennent en outre au moins un élément parmi des informations probabilistes du support du canal délivrées en sortie du réseau de neurones d’estimation du support du canal et une estimée de la variance du bruit ; j/ ledit autre réseau de neurones comprend : - un ou plusieurs couches pour passer de aspects à aspects de tenseurs de taille , où est le nombre d’aspects intermédiaires du réseau et supérieur à ; - couches de type ResNet, et - un ou plusieurs couches pour passer de à aspects de tenseurs de taille .
Suivant un autre aspect, l’invention décrit un dispositif récepteur de télécommunication adapté pour déterminer l’estimée d’un canal de télécommunication entre ledit dispositif récepteur et un dispositif émetteur, en fonction d’au moins une trame de signal comprenant séquences pilotes prédéfinies, chacune de longueur , transmise via ledit canal à destination du dispositif récepteur de télécommunication, dans lequel une première estimation du canal de télécommunication ayant été effectuée, suite à la réception de ladite trame par ledit dispositif récepteur, en fonction de ladite trame reçue et desdites séquences pilotes prédéfinies et ayant fourni au moins des premières estimés de la réponse impulsionnelle du canal ; avec où correspond au ième trajet de la réponse impulsionnelle du canal de télétransmission relatif à la séquence pilote de la trame ; ledit dispositif récepteur étant caractérisé en ce qu’il comprend un réseau de neurones adapté pour recevoir en entrée de premières données d’entrée, et pour obtenir en sortie dudit réseau une estimation d’un masque binaire , déterminé en fonction desdites premières données d’entrée fournies, tel que : = 0, si le trajet d’indice k est déterminé comme ne comportant que du bruit ; = 1, sinon ; lesdites premières données d’entrée étant fonction de la corrélation entre la trame reçue et lesdites séquences pilotes prédéfinies ; ledit dispositif récepteur (10) étant adapté pour déterminer des deuxièmes estimées du canal, , en fonction des premières estimées du canal, , et du masque binaire déterminé, selon la règle suivante : .
La représente un système de télétransmission sans fils avec un émetteur et un récepteur ;
La représente schématiquement l’origine d’un canal multi-trajet, les trajets étant générés par des réflecteurs rencontrés par les ondes électromagnétiques du signal ;
La est un exemple de structure d’une trame dans le cas d’une transmission mono-porteuse ;
La représente schématiquement des blocs de traitement dans un dispositif récepteur de télécommunication dans un mode de réalisation ;
La est un organigramme représentant un procédé d’amélioration de la détermination de l’estimée d’un canal de télécommunication dans un mode de réalisation de l’invention ;
La est un exemple d’architecture d’un réseau de neurones mis en œuvre dans le bloc 12 (de la ) d’estimation de masque dans un mode de réalisation de l’invention ;
La est un exemple de structures mis en œuvre dans l’architecture de la dans un mode de réalisation de l’invention ;
La est un exemple d’architecture d’un réseau de neurones mis en œuvre dans le bloc 16 (de la ) de raffinement de l’estimation de canal dans un mode de réalisation de l’invention ;
La figure 9 est un exemple de réseau de neurones mis en œuvre dans le bloc 12 (dans la Fig. 4) d’estimation de masque dans un mode de réalisation pour des trames mono-porteuses avec quatre séquences pilotes ( ) de symboles ;
La figure 10 est un exemple de réseau de neurones mis en œuvre dans le bloc 16 (dans la Fig. 4) de raffinement de l’estimation de canal dans un mode de réalisation de l’invention pour des trames mono-porteuses avec quatre séquences pilotes ( ) de symboles ;
La illustre le résultat d’une solution de débruitage idéal de canal comparé à une méthode LS.
Des régions de source 116 et de drain 118 sont ensuite réalisées dans les cavités 150 en déposant, dans l’exemple décrit, un ou plusieurs matériaux métalliques dans les cavités 150. Avant ce ou ces dépôts métalliques, il est possible de déposer une couche de graphène dans les cavités 150, ce ou ces métaux étant ensuite déposés sur la couche de graphène. Ces régions de source 116 et de drain 118, sur la , se retrouvent couplées électriquement à la première zone 122 de la couche de semi-conducteur 120 par l’intermédiaire des deuxièmes zones 124 de la couche de semi-conducteur 120 qui s’étendent entre les régions de source 116 / drain 118 et les espaceurs diélectriques 114 ainsi que contre les autres parois des régions de source 116 / drain 118 localisées dans les cavités 150. Le matériau de ces régions déposé en dehors des cavités 150 est supprimé par la mise en œuvre d’une planarisation avec arrêt sur le matériau diélectrique d’isolation 128.
Dans l’exemple de réalisation précédemment décrit, la couche de semi-conducteur 120 est telle que l’espace précédemment occupé par la portion temporaire 160 est totalement rempli par le matériau de la couche de semi-conducteur 120. En variante, il est possible que la couche de semi-conducteur 120 ne remplisse pas complètement l’espace précédemment occupé par la portion temporaire 160. Dans ce cas, après le dépôt de la couche de semi-conducteur 120, le ou les espaces restants sont remplis par du matériau diélectrique de manière à former une portion diélectrique entourées par la première zone 122 de la couche de semi-conducteur 120. Pour former cette portion diélectrique, une ou plusieurs couches diélectriques, comprenant par exemple de l’Al 2 O 3 (ou du HfO 2 ) et/ou du SiO 2 (ou un diélectrique low-k, ou à faible permittivité diélectrique), sont déposées puis gravées de manière isotrope afin de ne conserver que la portion localisée dans l’espace restant.
En variante, le dispositif 100 peut comporter un nombre différent de grille. Ainsi, sur l’exemple de la , le dispositif 100 comporte trois grilles : deux grilles de contrôle et une grille de polarité.
Dans les exemples de réalisation précédemment décrits pour les premier et deuxième modes de réalisation, la couche 112 de diélectrique de grille et les grilles de commande électrostatique 110 sont réalisés sur la portion de matériau temporaire 160 avant le dépôt du matériau diélectrique d’isolation 128 et sa planarisation (approche dite « gate first »).
En variante, selon une approche dite « gate last », il est possible de réaliser, à la place de la couche 112 de diélectrique de grille et des grilles de commande électrostatique 110 et avant le dépôt du matériau diélectrique d’isolation 128 et sa planarisation, plusieurs grilles temporaires disposées sur des portions diélectriques temporaires elles-mêmes disposées sur la portion de matériau temporaire 160. Les portions diélectriques temporaires comprennent par exemple du SiO 2 , et les grilles temporaires comportent par exemple du poly-silicium. Ces éléments temporaires sont réalisés en déposant les couches de matériaux souhaitées, en planarisant la couche de poly-silicium et en gravant ces couches selon la géométrie souhaitée pour ces grilles temporaires (géométrie similaire à celle des grilles définitives réalisées ultérieurement). Les espaceurs diélectriques 114 sont ensuite réalisés sont les flancs des grilles temporaires. Après le dépôt du matériau diélectrique d’isolation 128 et sa planarisation, les grilles temporaires et les portions diélectriques temporaires sont supprimées par gravure, puis la couche 112 de diélectrique de grille et les grilles de commande électrostatique 110 sont réalisées dans les emplacements formés par la gravure des grilles temporaires et des portions diélectriques temporaires. Le dispositif 100 est ensuite achevé de manière similaire au procédé précédemment décrit, par la mise en œuvre des étapes décrites en lien avec les figures 3 à 5.
Dans les exemples de réalisation précédemment décrits, la couche 112 de diélectrique de grille est réalisée juste avant la réalisation des grilles de commande électrostatique 110, que des grilles temporaires aient été utilisées ou non. En variante, il est possible que les grilles de commande électrostatique 110 soient réalisées sans avoir réalisé au préalable la couche 112 de diélectrique de grille. Dans ce cas, la couche 112 de diélectrique de grille peut être déposée juste avant le dépôt de la couche de semi-conducteur 120, au moins contre les parois de l’emplacement obtenu en gravant la portion de matériau temporaire 160. Dans ce cas, la couche 112 vient recouvrir les différentes parois sur lesquelles le matériau de la couche de semi-conducteur 120 est destiné à être déposé, homogénéisant ainsi les surfaces, et donc les interfaces, contre lesquelles la couche de semi-conducteur 120 est ensuite déposée.
Selon une autre variante, il est possible que la couche 112 soit déposée lors de deux étapes différentes : tout d’abord juste avant la réalisation des grilles 110 comme précédemment décrit en lien avec la , puis dans les espaces formés par la gravure des portions 160 et dans les cavités 150, juste avant le dépôt de la couche de semi-conducteur 120. Dans ce cas, les parties de la couche 112 localisées à l’aplomb de la grille 110 sont plus épaisses que les autres parties de la couche 112 car ces parties cumulent les épaisseurs de matériau déposées au cours des deux étapes de dépôt.
DISPOSITIF MICROELECTRONIQUE COMPRENANT D’IMPORTANTES SURFACES DE CONTACT ENTRE LE CANAL DE CONDUCTION ET LES REGIONS DE SOURCE ET DRAIN L’invention concerne le domaine des dispositifs microélectroniques appliqués aux technologies CMOS avancées. L’invention porte notamment sur des dispositifs microélectroniques de type FET (« Field-Effect Transistor » en anglais, ou transistor à effet de champ), notamment à nanofils ou « nano-sheets » (nano-feuilles) empilés, ou CFET (« Complementary Field-Effect Transistor » en anglais, ou transistor à effet de champ complémentaire), en particulier à base de matériaux bidimensionnels, ou matériaux 2D, ou oxydes semiconducteurs, et la réalisation de tels dispositifs microélectroniques. L’invention concerne également le domaine des dispositifs mémoires de type FeFET (« Ferroelectric Field Effect Transistor » en anglais, ou transistor ferroélectrique à effet de champ), et la réalisation de tels dispositifs mémoires.
Un but de la présente invention est de proposer un dispositif microélectronique dont la structure soit compatible avec tout type de matériau semi-conducteur dont les matériaux 2D, et ne présentant pas les inconvénients d’une configuration « side contact ».
Pour cela, la présente invention propose un dispositif microélectronique comprenant au moins : - un substrat ; - une couche de semi-conducteur comprenant plusieurs premières zones superposées les unes au-dessus des autres et formant un canal de conduction électrique du dispositif microélectronique ; - une grille de commande électrostatique ; - une couche de diélectrique de grille ou une couche mémoire ferroélectrique, telles que des parties de la couche de diélectrique de grille ou de la couche mémoire ferroélectrique soient chacune disposées entre une partie de la grille de commande électrostatique et l’une des premières zones de la couche de semi-conducteur ; - des espaceurs diélectriques disposés contre des flancs de la grille de commande électrostatique ; - des régions de source / drain couplées électriquement aux premières zones de la couche de semi-conducteur par des deuxièmes zones de la couche de semi-conducteur, les deuxièmes zones de la couche de semi-conducteur s’étendant entre les régions de source / drain et les espaceurs diélectriques ; et dans lequel les deuxièmes zones de la couche de semi-conducteur ne sont pas disposées directement contre la grille de commande électrostatique et forment, avec les premières zones, une couche continue.
La différence majeure de la stratégie d’entraînement par rapport au réseau de détection du support est la fonction de coût : ici à la fois l’entrée et la sortie sont des estimés de la réponse impulsionnelle du canal , qui sont des quantités complexes : des fonctions de coût qui sont fonction de l’erreur quadratique sont par exemple utilisées, l’entraînement visant à minimiser cette fonction de coût (au moins à la rendre inférieur à un seuil prédéfini).
La fonction d’erreur quadratique moyenne (« MeanSquareError ») peut notamment être utilisée :
ce qui permet d’avoir des résultats satisfaisants sur un intervalle donné de SNR. Néanmoins quand l’intervalle est trop large, cette fonction de coût donnera plus de poids aux échantillons faible SNR que haut SNR (ce qui est potentiellement attractif pour les estimateurs de canal, selon le point d’opération du système). Pour une meilleure capacité de généralisation du réseau à tout SNR, l’utilisation de l’erreur quadratique moyenne normalisée par le SNR (« SNRNormalizedMeanSquareError ») est préconisée :
ce qui permet à l’apprentissage d’accorder autant de poids aux échantillons haut SNR qu’au faible SNR. Dans le cas d’un récepteur multi-antennaire, ces deux fonctions de pertes s’expriment respectivement comme et .
Dans un mode de réalisation de l’entrainement du réseau de raffinement, le réseau de détection du support du canal 12 est gardé fixe, par exemple parce que les paramètres (poids des neurones) du réseau de neurones du bloc 12 ont été pré-entrainés selon une des méthodes décrites précédemment ou dans la partie « Stratégie d’entraînement du réseau de détection de parcimonie » et sont déjà disponibles. Dans ce cas les fonctions de coût décrites dans cette partie peuvent être utilisées pour l’entrainement du réseau de raffinement 16.
Dans un autre mode de réalisation de l’entrainement du réseau de raffinement 16, le réseau de détection du support du canal du bloc 12 est entrainé conjointement, selon les stratégies connues par l’homme du métier. Par exemple, une fonction de coût globale peut être utilisée, formée par la somme pondérée d’une parmi les fonctions de coût utilisées pour le réseau du bloc 12 et une parmi les fonctions de coût utilisées pour le réseau16. Dans ce cas, à chaque étape de l’algorithme SGD choisi, les paramètres des deux réseaux sont mis à jour. Une autre stratégie d’entrainement conjoint consiste à optimiser les paramètres d’un réseau (par exemple, le réseau 16) pendant une ou plusieurs étapes de l’algorithme SDG choisi en gardant les paramètres de l’autre réseau (e.g. du bloc 12) figés. Puis, le réseau qui a subi une ou plusieurs étapes de mise à jour de ses paramètres est gardé figé (e.g. le réseau 16) et l’autre réseau (e.g. celui du bloc 12) est mis à jour pendant une ou plusieurs étapes de l’algorithme SDG. Ainsi de suite, l’optimisation alternée des deux réseaux est conduite pendant un certain nombre d’itérations jusqu’à convergence ou à atteindre l’un des critères d’arrêt de l’optimisation connus par l’homme du métier. Dans ces phases d’entrainement alternée, on choisit une parmi les fonctions de coût pertinentes pour le réseau qui est en train d’être optimisé. A chaque itération de l’optimisation alternée les fonctions de couts peuvent être changées.
Architecture du réseau de raffinement :
Sur les expérimentations du réseau de raffinement des constats similaires au réseau de détection du support ont été tirés : aussi une architecture similaire à celui de la figure 6 est préconisée, mais avec la différence principale liée au fait de travailler sur des nombres complexes cette fois. Ainsi, comme illustré sur la figure 8 représentant des architectures du réseau de raffinement à base de ResNet, il est soit possible de travailler avec ces quantités, en considérant les parties réelles et imaginaires comme deux aspects (« features » en anglais) de éléments, et travailler avec convolutions à une dimension, ou de les concaténer sur la dernière dimension pour les considérer comme un seul aspect de éléments, ou bien de le considérer comme un seul aspect de éléments et travailler avec des convolutions à 2 dimensions.
On considère un cas d’application où des trames mono-porteuses sont reçues dans le dispositif récepteur 10, avec quatre séquences pilotes ( ) de symboles chacune. Une estimation au-préalable du canal est d’abord effectuée avec l’algorithme LS sur chacun de ces quatre TS par le bloc EST_CNL_0 11 (étape 101).
Concernant le réseau de détection de parcimonie dans le bloc EST_MASQUE 12 mis en œuvre dans le cas d’application ici considéré (trames avec chacune quatre séquences pilotes de symboles) : lui sont fournies en entrée seulement les estimées LS déjà disponibles, et une estimation de la variance du bruit du canal ; la couche d’agrégation est mise en œuvre, de manière à avoir un seul aspect, i.e. en calculant la quantité pour ; aspects pour les couches résiduelles intermédiaires, et le passage de 1 à 3 aspects se fait avec une couche convolutive séparable (pour un plus faible coût calculatoire) à une dimension, avec un noyau de taille 1, suivie par une couche de normalisation par couche (« layer normalization ») de noyau (i.e. la normalisation est réalisée en calculant la moyenne et la variance sur tous les éléments du tenseur d’ordre 2 de taille ) ; le réseau de détection comprend couche résiduelle constituée respectivement d’une non-linéarité ReLU (Rectified Linear Unit – en anglais), d’une couche convolutive séparable à une dimension de noyau de taille 3, d’une couche de normalisation par « mini-batch », d’une autre non-linéarité ReLU, d’une seconde couche convolutive séparable à une dimension de noyau de taille 3 ; pour finir la couche de passage à un seul canal, se fait avec une autre couche convolutive séparable à une dimension, avec un noyau de taille 1.
Cette structure est illustrée sur la .
Le réseau de raffinement considéré dans ce cas d’application, en référence à la , comprend, lui, par exemple, des tenseurs à 3 dimensions pour gérer la représentation des nombres complexes et des convolutions à deux dimensions. Par ailleurs, on associe aux quatre estimés de canal correspondant aux différentes séquences TS, un aspect contenant seulement l’estimé de la variance du bruit du canal, et un aspect qui réplique les estimés log-probabilistiques du réseau de détection de parcimonie, auquel on applique une fonction sigmoïde.
Ce tenseur d’entrée contenant 6 aspects de taille est traité par une convolution séparable à 2 dimensions, d’une taille de noyau (1,1), pour pouvoir augmenter le nombre d’aspects à 8. Suit un ResNet constitué des non-linéarités ReLU, de convolutions séparables 2D de noyau (3,2) et de normalisation par « mini-batch ». Tout à la fin, une dernière couche de convolution séparable à 2 dimensions, d’une taille de noyau (1,1), permet d’agréger les 8 aspects en 4, cherchant à correctement retrouver les estimées sur les 4 séquences pilotes.
Ainsi selon l’invention, le réseau de neurones ne débruite pas directement les estimées de canal, mais détermine les trajets utiles et non utiles, par le biais de détection du support du canal par réseau neuronal, sous la forme d’un masque binaire et puis un débruitage est effectué en fonction de ce masque binaire.
L’invention proposée dans ce document, effectue ainsi des traitements supplémentaires à la suite d’une première estimation de canal, par exemple par l’algorithme LS, pour rapprocher la qualité des estimées du CIR plus proche du CIR optimal au sens MSE. Ces procédés sont menés grâce à l’utilisation des réseaux de neurones au sein d’une architecture d’intelligence artificielle hybride (IA hybride, faisant référence à des solutions algorithmiques qui injectent dans des solutions IA des données (comme les réseaux de neurones), de la connaissance métier basée sur des méthodes classiques, ou alors l’utilisation ponctuelle de solutions IA basés sur les données). Cette architecture est pensée pour pouvoir maintenir la complexité d’estimation du canal abordable tout en améliorant les performances d’estimation du canal LS grâce à une technique de détection de parcimonie (ou détection de support de la CIR) suivie d’un éventuel filtrage non-linéaire.
Pour parvenir à faire un usage satisfaisant des réseaux neuronaux, il importe de bien définir le problème à adresser, de choisir les entrées et les sorties du réseau de neurones de manière adéquate, ainsi que de définir les sorties cibles (parfois appelées étiquettes - « labels » en anglais sur les méthodes d’apprentissage supervisé, telle celle qui est décrite dans cette solution) qu’on souhaite que le réseau atteigne.
Les entrées du réseau de neurones du bloc EST_MASQUE 12 comprennent une ou plusieurs des trois quantités ci-dessous et doivent comprendre au moins une des deux premières quantités décrites ci-dessous, pour chaque trame considérée successivement (tant dans la phase d’apprentissage que dans celle d’inférence) :
- estimés du canal au-préalable obtenues sur les différents séquences pilotes de la trame reçue ; ces estimés sont fonction (au moins) de la corrélation entre la trame reçue et les séquences pilotes prédéfinies ;
- critère(s) de synchronisation , par exemple issu(s) d’une corrélation des séquences pilotes avec le signal reçu ou de tout autre algorithme qui permet de calculer un critère de synchronisation contenant implicitement une information sur la réponse impulsionnelle du canal, potentiellement en domaine sur-échantillonnée ;
- estimés du SINR à travers la variance du bruit (ou de la matrice de covariance au sens large), cas illustré dans la figure 4. Plus généralement, ces estimés peuvent aussi varier à l’intérieur de la trame, par exemple il est possible de fournir une estimé par TS, (ou ), ce cas n’est pas illustré dans la .
A partir d’un sous-ensemble de ces entrées, le réseau de neurones du bloc 12 estime un masque binaire : la sortie souhaitée du réseau de neurones du bloc 12 est, dans un mode de réalisation, un vecteur log-probabiliste qui indique les positions des « trajets utiles » avec une valeur positive, et les positions de « bruit » avec une valeur négative, tel que la valeur absolue de ceux-ci indique la confiance du réseau sur sa prédiction. Alors le bloc EST_MASQUE 12 détermine un masque binaire qui indique les positions des « trajets utiles » avec :
Dans des modes de réalisation de ce réseau de détection de parcimonie, une ou plusieurs des dispositions sont mises en œuvre parmi celles détaillées ci-dessous pour les trois aspects suivants : - stratégie de construction de bases de données d’entraînement, de validation et de test ; - stratégie d’entraînement ; - architecture.