Mise en œuvre et caractérisation d'une méthode d'injection de pannes à haut niveau d'abstraction
Notice bibliographique
Résumé
De nos jours, l’effet des rayons cosmiques sur l’électronique est connu. De nombreuses études ont démontré que les neutrons étaient la cause principale des erreurs non destructives sur les circuits intégrés à bord des avions. De plus, la réduction de la taille des transistors rend les circuits de plus en plus sensibles à ces derniers. Les circuits tolérants aux radiations sont parfois utilisés afin d’améliorer la robustesse des circuits. Cependant, ces circuits sont coûteux et leur technologie tend à être en retard de quelques générations par rapport aux circuits non tolérants. Les concepteurs préfèrent donc utiliser des circuits conventionnels et appliquent des méthodes de mitigation afin d’améliorer la tolérance aux erreurs passagères. \n \nTout au long de la conception d’un circuit, il est indispensable d’en analyser et d’en vérifier la fiabilité. Les méthodologies conventionnelles de conception ont besoin d’être adaptées afin d’évaluer la tolérance aux erreurs non destructives causées par les radiations. Aujourd’hui, les concepteurs ont besoin de nouveaux outils et de nouvelles méthodologies afin de valider leurs stratégies de mitigation dans le but de satisfaire leurs exigences de tolérance. \n \nDans ce mémoire, une nouvelle méthodologie permettant de capturer à bas niveau d’abstraction le comportement fautif d’un circuit et de l’appliquer à plus haut niveau est proposée. Pour cela, le nouveau concept de Signature du comportement fautif d’un circuit est présenté. Une Signature permet de créer, à haut niveau d’abstraction (niveau système) des modèles qui reflètent avec précision le comportement fautif d’un circuit appris à bas niveau, au niveau portes logiques. Les comportements fautifs d’un additionneur et d’un multiplicateur 8 bits ont été reproduits sous Simulink avec respectivement des coefficients de corrélation de 98,53 % et 99,86 %. Une méthodologie permettant de générer une bibliothèque de composants fautifs sous Simulink est proposée dans le but de permettre aux concepteurs de vérifier la tolérance de leurs modèles tôt lors de la conception d’un circuit. Les résultats ainsi obtenus pour trois circuits sont présentés et critiqués tout au long de ce mémoire. \n \nDans le cadre de ce projet, un article scientifique a été publié à la conférence NEWCAS 2013 (Robache et al., 2013). Ce travail présente le nouveau concept de Signature du comportement fautif, la méthodologie de génération de Signatures développée ainsi qu’une preuve de concept avec un multiplicateur 8 bits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».