La tendencia hacia la miniaturización y el procesamiento de mayores volúmenes de información en sistemas electrónicos modernos hace necesario el desarrollo de metodologías de diseño cada vez más ef
icientes, pero a la vez capaces de manejar la complejidad creciente de los sistemas. En este marco de referencia, los substratos multicapa, tales como empaquetados de circuitos integrados o tarjetas de circuitos impresos (PCBs), son una pieza importante para la integración de componentes heterogéneos en sistemas electrónicos. La densidad de interconexiones en este tipo de substrato puede llegar a ser muy alta en sistemas reales, lo que hace muy difícil predecir el desempeño de estas estructuras a nivel eléctrico y a altas frecuencias con herramientas numéricas convencionales. Por esta razón, en años recientes se han desarrollado diversos métodos para la simulación eficiente de substratos multicapas. Uno de estos esfuerzos, ejecutado por varios grupos de investigación a nivel universitario e industria, entre ellos en el instituto de Teoría Electromagnética de la Universidad Técnica de Hamburg-Harburg (TUHH), en Alemania, ha permitido desarrollar un método basado en soluciones semianalíticas, con lo cual se puede acelerar la simulación de este tipo de estructuras entre 100 y 1000 veces en comparación con métodos numéricos de uso general. Pese a esto, para problemas prácticos complejos, la gran cantidad de información resultante suele hacer difícil su manejo e interpretación, además de que es deseable aumentar aún más la eficiencia numérica con el fin de permitir análisis rápidos y la exploración del espacio de diseño. En este proyecto se busca, en cooperación con la Universidad Técnica de Hamburg-Harburg, explorar métodos de reducción de orden de modelo (“model order reduction”, MOR) para su aplicación en la metodología de simulación semianalítica para substratos multicapa, con el fin de simplificar el manejo de resultados grandes y mejorar la eficiencia del procedimiento como tal. Como metas se plantea escoger las técnicas MOR adecuadas para el problema a resolver, definir los puntos en el flujo de simulación dónde aplicarlas y desarrollar una estrategia de prueba que permita determinar las ventajas y desventajas de introducir estas técnicas.