Over the past few years, machine learning has undergone significant developments, so that it has been increasingly used in a wide variety of disciplines. In particular, artificial neural networks have been applied in the modeling of electronic circuits to improve their performance. The optimization of Remaining Useful Lifetime’s estimate, a parameter that evaluates the degradation of devices, is an example of this.

Negli ultimi anni, il machine learning ha subito sviluppi significativi, tanto da essere sempre più utilizzato in un'ampia varietà di discipline. In particolare, le reti neurali artificiali hanno trovato applicazione nel modeling di circuiti elettronici con lo scopo di migliorarne le prestazioni. L’ottimizzazione della stima del Remaining Useful Lifetime, un parametro che valuta la degradazione dei dispositivi, ne è un esempio.

Machine learning applicato alla modellistica dei circuiti: stima del Remaining Useful Lifetime

MAROGNA, DENISE
2021/2022

Abstract

Over the past few years, machine learning has undergone significant developments, so that it has been increasingly used in a wide variety of disciplines. In particular, artificial neural networks have been applied in the modeling of electronic circuits to improve their performance. The optimization of Remaining Useful Lifetime’s estimate, a parameter that evaluates the degradation of devices, is an example of this.
2021
Machine learning applied to circuit modeling: Remaining Useful Lifetime estimation
Negli ultimi anni, il machine learning ha subito sviluppi significativi, tanto da essere sempre più utilizzato in un'ampia varietà di discipline. In particolare, le reti neurali artificiali hanno trovato applicazione nel modeling di circuiti elettronici con lo scopo di migliorarne le prestazioni. L’ottimizzazione della stima del Remaining Useful Lifetime, un parametro che valuta la degradazione dei dispositivi, ne è un esempio.
Machine learning
Circuit modeling
R.U.L.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/32549