Semi-formal verification and automatic synthesis from PSL to HDL
Bibliographic record
Abstract
La vérification à base de propriétés (PBV) est devenue un élément essentiel des flots de conception pour supporter la vérification de circuits complexes. Pour de tels composants où les techniques de vérification formelle ne peuvent s'appliquer, la vérification dynamique à base de propriétés connecte au circuit des moniteurs et des générateurs de test synthétisés à partir de propriétés pour construire de manière simple un environnement de test. Durant cette thèse une partie des travaux à consisté à développer une approche de synthèse de propriétés pour la génération de vecteurs de test. Dans ce contexte, les propriétés décrivent l'environnement du circuit sous test. Elles sont synthétisées en générateurs produisant des séquences de test respectant la propriété correspondante. Il est alors possible de spécifier et d'obtenir un modèle pour tout l'environnement du circuit. Alors que notre approche est modulaire, une méthode à base d'automates a été développée en collaboration avec l'université de McGill. La contribution la plus intéressante de cette thèse tiens dans la méthode qui a été mise en place pour synthétiser une spécification temporelle en un circuit correct par construction. Alors que les approches de l'état de l'art ont une complexité polynomiale, la nôtre est linéaire en la spécification. L'outil SyntHorus a été développé pour supporter cette méthode et synthétise en quelques secondes un circuit correct par construction à partir d'une spécification de plusieurs centaines de propriétés. La correction des générateurs et de la méthode de synthèse a été effectuée à l'aide du prouveur de théorème PVS. Les méthodes et outils développés durant cette thèse ont été validés, renforcés et transférés dans l'industrie grâce à plusieurs coopérations (Thalès Group, Dolphin Integration et ST-Microelectronics) et au projet ANR SFINCS.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".