Enhanced Photon Detection Probability Model for Single-Photon Avalanche Diodes in TCAD with Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Accurate photon detection probability (PDP) modeling is important for the optimized design of single-photon avalanche diodes (SPADs) using modern standard CMOS technologies. To ensure a planar active region of a SPAD, the edge of the depletion region must have a lower electric field, so a lower doping concentration is needed. However, this edge effect may have a negative impact on the total PDP, especially for small-sized SPADs. In this paper, we proposed an enhanced PDP modeling process by combining the Technology Computer-Aided Design (TCAD) simulations with machine learning (ML) techniques. Using this ML-TCAD PDP model, we investigated the influence of the edge effect on the PDP of SPADs by varying the diameter of the SPADs from 1.75 μm to 8.75 μm. After generating the sample simulation data, Gaussian process regression (GPR) and deep neuron network (DNN) are applied to train the model. With the application of principal component analysis (PCA), the accuracy of the trained models was significantly improved. Overall, this ML-TCAD PDP model provides an optimized and accelerated design process for SPADs, thus saving simulation time and reducing the design iterations required in the traditional design process of SPADs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».