数字逻辑设计里，软错误率（SER）的一直挺让人头疼，是工艺缩小到 40nm 以下之后。不少静态工具压根没考虑工艺波动带来的影响，误差直接翻倍。这篇文章就挺有意思，作者用了改进响应面建模加人工神经网络搞了套统计方法，速度快，精度也还不错。

文章提到的SET（单事件瞬态）其实常见，是在辐射多一点的环境，像航天啥的，一颗粒子打下来，触发一个瞬态电流，电路逻辑就出错了。之前都靠静态估算来软错误率，但问题是，随着工艺变化变得更复杂，你靠静态就容易“低估”问题严重性。

他们的方法其实蛮聪明，先用改进的响应面模型把关键参数抓出来，再用神经网络训练映射关系，这样一来，不光考虑了电路本身的变化，还把工艺波动这事一块带上了。嗯，响应快，准，还能灵活套用不同芯片设计上。

你如果在用MATLAB或在折腾神经网络相关的建模工具，这里还有一些配套资源你可以瞅瞅，比如神经网络 MATLAB 程序和Python 神经网络实现示例，还挺实用的。

顺带说一句，文中提到的FIT指标（Failures-In-Time）也是个重点，设计可靠性绕不开这个，是你要做芯片验证或可靠性测试的时候。如果你在做超低功耗、空间应用、或高可靠性芯片，这种方法就有用。要注意的是，模型训练时要用到真实的工艺波动数据，不然模拟精度就打折扣了。