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Bienvenido al Github del Laboratorio LIMA.

Laboratorio de Investigación en Microelectrónica y Arquitectura de Computadoras

(LIMA)

Escuela de Ingeniería Eléctrica

Universidad de Costa Rica

Coordinado por: Prof. Erick Carvajal Barboza, PhD

Tabla de Contenidos
  1. Descripción
  2. Proyectos en progreso
  3. Habilidades obtenidas en el laboratorioo
  4. Artículos científicos
  5. Contacto

Descripción

El principal objetivo del laboratorio es el estudio de los procesos de automatización de los flujos de diseño, validación y verificación de circuitos integrados, tanto a nivel de micro-arquitectura, como de diseño lógico y físico.

Actualmente trabajos proyectos donde se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para acelerar o hacer más precisos cada uno de los pasos del flujo de diseño de circuitos integrados.

📍 Ubicación

IE-511

Proyectos en progreso ▪️◾◼️⬛

  • Implementación de un modelo de Machine Learning para la predicción de retardos en circuitos integrados 🧑‍💻🕐
  • Implementación de un modelo de Deeo Learning para la predicción de rutabilidad en circuitos integrados 🧑‍💻
  • Creación de un Manual de uso de la herramienta OpenLANE ✏️📑
  • Configuración e implementación en OpenLANE de diseños de benchmarks libres de circuitos digitales 🔗⚒️
  • Desarrollo de un taller de electrónica para niños/as 👧👦

Habilidades obtenidas en el laboratorio. 🪜

Linux Badge OpenLane Badge OpenROADBadge

Lenguajes de Programación

Python Badge TCL Badge

Librerías de Programación

Scikit Learn Badge Matplotlib Badge Pandas Badge Numpy Badge Keras Badge

Artículos científicos 📄🖊️

Artículos de Conferencia

  1. Machine Learning-Based Pre-Routing Timing Prediction with Reduced Pessimism en DAC 2019
  2. FIST: A Feature-Importance Sampling and Tree-Based Method for Automatic Design Flow Parameter Tuning en ASP-DAC 2020
  3. Automatic Microprocessor Performance Bug Detection en HPCA 2021

Capitulos de Libro

  1. Machine Learning Applications in Electronic Design Automation, Springer 2022
    1. Net-Based Machine Learning-Aided Approaches for Timing and Crosstalk Prediction
    2. Deep Learning for Routability

Pre-Prints

  1. Machine Learning for Microprocessor Performance Bug Localization

Estudiantes activos en el Laboratorio 🟢👨‍💻👩‍💻

  • Ana Eugenia Sánchez Villalobos
  • Alex Varela Quirós
  • Gabriel Alberto Barahona Otoya
  • Leonardo Serrano Arias
  • Mike Mai Chen
  • Daniel Mauricio Chacón Mora
  • Mauricio Rodriguez Obando
  • Erick Sancho Alvarado

Contacto ✉️

Correo del Profesor Ing. Erick Carvajal Barboza, PhD

About

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