Teses e Dissertações

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Análise dos acoplamentos térmico e capacitivo de transistores FD SOI de camadas finas e memórias resistivas RERAM
(2023) Costa, Fernando José da
Transistores de camadas ultrafinas e memórias resistivas são alguns dos dispositivos na vanguarda das pesquisas. O comportamento térmico é de suma importância em um sistema eletrônico, e ainda há muitas lacunas a respeito dos efeitos térmicos em transistores de última geração, bem como sobre sua atuação em níveis de integração. Também no campo das memórias emergentes, muitas dúvidas permanecem sobre as propriedades de armazenamento de dados em sistemas compostos por memórias denominadas resistivas. Este trabalho tem como objetivo estudar o acoplamento térmico entre múltiplos transistores, assim como a caracterização elétrica de memórias resistivas por meio de simulações numéricas e medidas elétricas experimentais. O estudo demonstrou que em escalas nanométricas de integração há a ocorrência de acoplamentos térmico e capacitivo entre os transistores o que produz degradações nas principais figuras de mérito dos transistores como a tensão de limiar e a inclinação de sublimiar. Porém, a condutância de saída pode ser influenciada de maneira positiva pelo acoplamento térmico sendo modulada de valores negativos para valores positivos de acordo com a proximidade entre os dispositivos. As estruturas em cascata apresentam características elétricas e térmicas superiores a um transistor único de comprimento de canal equivalente. Os espelhos de corrente apresentam um acoplamento térmico que produz uma redução geral da corrente no dispositivo de entrada à medida que os dispositivos estão localizados próximos um do outro, de maneira que o compartilhamento da temperatura no sistema leva os dispositivos a operarem com maior precisão de espelhamento. A caracterização das memórias resistivas pelas medidas da capacitância da estrutura se mostrou promissora para a visualização dos múltiplos estados resistivos. A memória tratada de maneira a incorporar mais vacâncias de oxigênio em seu material dielétrico se mostrou como uma melhor alternativa para se obter maior distribuição de estados resistivos requeridos para o desenvolvimento de sistemas de computação em memórias multiníveis
Estudo do efeito DIBL em função da temperatura em nanofios transistores SOI MOS de efeito de campo
(2023) Pizzanelli, Riccardo
Este trabalho apresenta um estudo comparativo da redução da barreira induzida por dreno, DIBL (Drain Induced Barrier Lowering), para os nanofios transistores SOI MOS de efeito de campo nas estruturas modo inversão e junctionless (sem junção). O principal objetivo deste traba-lho é analisar a variação do DIBL em função da temperatura na faixa entre, 300 K, 400 K, 500 K e 580 K, para diferentes larguras de canal. Para o que o estudo fosse realizado, foram feitas me-didas em amostras de transistores nanofios modo inversão e sem junção, tipo “n”, com compri-mento de canal de L = 40 nm e L = 100 nm, larguras da aleta de silício de 12 nm, 22 nm e 42 nm, altura da aleta de silício de 9 nm e tensões de dreno de VDS = 40 mV e VDS = 900 mV para ambas as estruturas que possuem dimensões idênticas. Para a análise das estruturas e seu comportamento elétrico, foi realizada a extração de parâmetros por meio de medidas experimentais nas respectivas temperaturas mencionadas acima e por meio de simulações numéricas tridimensionais. Com os dados coletados e as medidas realizadas, foi demonstrado que nanofios transistores sem junção apresentam valores menores para o DIBL do que os nanofios modo inversão, assim como, quando analisada a variação do DIBL em relação a temperatura. Comparando o DIBL em nanofios modo inversão e sem junção observa-se uma redução de 36% do efeito em favor dos transistores sem junção para o Wfin = 12 nm, 25% para o Wfin = 22 nm e 34% para o Wfin = 42 nm. Assim, quando os nanofios sem junção e modo inversão são comparados em relação ao efeito DIBL em função da temperatura, a variação sofrida pelo transistor sem junção é menor, o que indica menor depen-dência das características elétricas com a temperatura. A menor dependência com a temperatura do transistor sem junção se dá pela relação que o potencial de Fermi possui com a concentração intrínseca de portadores, concentração de dopantes e a temperatura
Uso da transferência de aprendizado na análise de dados de efeitos destrutivos de ions pesados (SEB)
(2023) Santos, Júlia Tauane
Este trabalho, aborda a contribuição metodológica do uso da técnica de transferência de aprendizado aplicada a um modelo de rede neural previamente utilizado, a fim de classificar íons sob efeitos radioativos em transistores. A transferência de aprendizado consiste na utilização de um aprendizado de máquina aplicado anteriormente em determinada situação ou problema, transferindo o conhecimento para uma nova classificação de um assunto correlacionado, porém distinto. A sua utilização viabiliza uma maior capacidade de processamento no aprendizado da rede neural e mais rapidez, que se tornam aliados no desenvolvimento de modelos de segmentação de redes neurais convolucionais. O foco desta pesquisa está na utilização do treinamento de uma rede neural para a classificação de efeito de eventos únicos (SEE) com um transistor 3N163, sendo transferido esse aprendizado obtido anteriormente para uma nova classificação dados de efeitos destrutivos de íons pesados (SEB), subclasse do SEE, com um transistor IRLZ34NPbF, portanto, componentes com características físicas diferentes e efeitos correlacionados, porém distintos. A utilização da técnica de transferência de aprendizado no treinamento da rede neural artificial resultou em uma redução aproximada de 67% no tempo de processamento, quando comparada à rede neural DeepConvLSTM treinada sem a transferência de conhecimento prévio. Essa redução no tempo de processamento demonstra a eficiência e o benefício da transferência de aprendizado na aceleração do treinamento do modelo. Além disso, o modelo treinado com a técnica de transferência de aprendizado alcançou uma precisão de 99,07% nos dados treinados ao longo de 100 épocas. Essa alta precisão sugere que o modelo foi capaz de fazer previsões corretas na maioria das instâncias durante o treinamento, evidenciando a capacidade da transferência de aprendizado em melhorar o desempenho e a acurácia do modelo
Extração de sentenças relevantes de artigos científicos utilizando modelo de linguagem e representação vetorial de palavras
(2023) Fossato, Letícia
Nas últimas décadas, o rápido avanço tecnológico gerou reflexos diretos na comunidade científica devido ao aumento da quantidade de pesquisas publicadas mensalmente. Visando colaborar com a rotina de estudo dos pesquisadores e diminuir a quantidade de tempo dedicada para a leitura e interpretação de artigos, técnicas para a extração de sentenças relevantes ganharam destaque no ramo de Processamento de Linguagem Natural. Neste sentido, o presente trabalho propõe duas investigações para automatizar a extração de frases representativas de artigos científicos. A primeira, consiste na premissa de extração de frases representativas comparando as sentenças presentes simultaneamente nas seções “Resumo”, “Introdução” e “Conclusão”. A segunda, na criação de um Modelo de Linguagem N-Gramas, treinado a partir das frases selecionadas pela premissa anterior, para aprender e generalizar o comportamento destas sentenças. O estudo incluiu técnicas de pré-processamento, vetorização de palavras (Word2Vec e FastText), similaridade cosseno e Modelo de Linguagem N-Gramas para a obtenção dos resultados. As frases obtidas foram validadas por meio da comparação com a sumarização padrão ouro e metrificadas pelo ROUGE-1. Entre os dois métodos testados, o melhor resultado foi obtido por meio da premissa de frases simultâneas entre as três seções mencionadas, utilizando o algoritmo de vetorização FastText, com 89% de F-Score ROUGE-1. O modelo de linguagem, mesmo com técnicas de suavização aplicadas, não teve dados suficientes para generalizar o comportamento da base de dados, pois 88% do vocabulário dos artigos de teste foi inédito ao modelo
Análise do olhar humano: estudos experimentais de rastreamento o ocular para explicar padrões visual em tarefas cognitivas
(2023) Orsi, R. N.
Na área da engenharia, estudar processos cognitivos significa estudar o cérebro em funcionamento e isso requer o uso de tecnologias específicas para aquisição de sinal dinâmico em um processo que envolve estimulação, percepção e reação comportamental. Neste contexto, é comum encontrar estudos que exploram a análise de imagem com resolução temporal e espacial, como imagem por ressonância magnética funcional (fMRI) e eletroencefalografia (EEG). No entanto, também tem sido cada vez mais comum a utilização de abordagens disruptivas, como o rastreamento dos movimentos oculares para analisar a carga de trabalho mental e a interação entre a mente e os estímulos por meio de análise de padrões visuais durante a aquisição de informação. Nesta tese são apresentados três estudos experimentais guiados por um protocolo padrão para aquisição de sinal visual correspondente a percepção humana de estímulos cognitivos. Mais especificamente, é apresentada uma análise de padrões visuais em tarefas de leitura com estímulos que simulam condições de estresse visual; uma análise da atenção visual durante a avaliação de expressões faciais de dor em neonatos; e uma análise da dilatação pupilar durante a percepção de estímulos emocionais categorizados. Os resultados mostram que é possível classificar automaticamente, e com alta acurácia, os padrões visuais de leitura obtidos por processos de engenharia reversa; que o reconhecimento da dor em neonatos é uma tarefa inata e ocorre em menos de 2 segundos; e que estímulos emocionais negativos podem mobilizar mais recursos de processamento cerebral do que estímulos positivos e neutros. Acredita-se que os relatos descritos nesta tese podem ser aplicados na área clínica para realizar diagnósticos mais precisos acerca de condições de estresse visual e para fundamentar uma abordagem mais distinta e seletiva para análise de expressão facial de recém-nascidos

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