START

Ziel des Projekts START ist die Entwicklung eines intelligenten Werkzeugs für automatisierte Konformitätstests von digitaler Multi-Gigabit-Datenübertragung (>10 Gbit/s) auf der PHY-Layer von Empfängern mit einem Prüfsignal, welches sich automatisch an die Fähigkeiten eines Device Under Test (DUT) anpasst. Dazu wird ein intelligenter, selbst lernender Algorithmus zum Generieren von Testmustern entwickelt, wodurch die Bit-Error-Ratio (BER) auf über 10^-6 maximiert werden soll. Ebenso soll die Signalqualität, durch Einbringung spezifischer Impairments (z. B. Jitter, Rauschen), automatisiert und DUT-abhängig angepasst werden.

Durch die Auswertung der Lesefehler-Positionen sollen Schwachstellen im Chip-Design des Empfängers identifiziert werden können. Das neuartige Werkzeug soll mittels eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN) und Methoden des maschinellen Lernens, wie etwa Reinforcement Learning, weiterentwickelt werden, um den Suchraum für die Testsignale und - muster kontinuierlich zu verbessern. Dieses Werkzeug soll helfen, Fehler beim Chip-Design zu vermeiden und die Design Zyklen zu beschleunigen. Das Projekt wird in Zusammenarbeit von IDACUS und BitifEye Digital Test Solutions GmbH durchgeführt.