鴻海研究院AI研發(fā)碳化硅功率元件：以科技力量突破高效能功率元件開發(fā)瓶頸
隨著科技的飛速發(fā)展，鴻?？萍技瘓F在半導體和人工智能領域的研究取得了重大突破。今日，鴻海研究院宣布其半導體研究所、人工智能研究所成功將AI學習模型與強化學習技術融合，這一創(chuàng)新性的研發(fā)成果將大幅加速碳化硅功率半導體的研發(fā)進程。
碳化硅功率半導體因其超寬能隙、耐高溫和高壓特性，已成為新能源電動車、智能電網以及航天電子系統(tǒng)等高功率應用中的關鍵材料。然而，開發(fā)高性能的碳化硅功率元件并非易事，需要經過反復的試驗和優(yōu)化，這既耗費時間，又耗費資源。鴻海研究院的這一研發(fā)成果，有望為這一難題提供解決方案。
強化學習作為一種機器學習技術，通過反復試驗和反饋來優(yōu)化策略，從而達成目標。在此次研究中，鴻海研究院采用了強化學習中的策略優(yōu)化方法，通過策略梯度技術中的Proximal Policy Optimization（PPO）算法和結合策略與價值函數的Actor-Critic（A2C）架構，探索并優(yōu)化碳化硅材料的制程參數與器件設計，以提升性能表現。這一策略優(yōu)化方法的應用，使得研發(fā)人員可以直接找出相應的設計參數，從而在實際應用中減少設計人員的反復試驗次數，提升效率。
值得注意的是，這項研究并非傳統(tǒng)基于多個參數值進行預測的手法，而是應用AI進行反向預測。在設定目標值后，直接找出相應的設計參數。這一創(chuàng)新性的方法在碳化硅器件開發(fā)中的應用，有望顯著縮短器件開發(fā)時間并降低研發(fā)成本。
在針對高壓高功率碳化硅器件保護環(huán)的研究中，研究團隊對保護環(huán)的關鍵參數進行了工藝模擬和器件特性模擬，并將結果輸入AI模型，成功建立了保護環(huán)的AI模型。這一模型的建立，不僅可用于“設計優(yōu)化”，未來還可擴展至“工藝改進”和“故障診斷”，擴大應用范圍。
優(yōu)化后保護環(huán)的結構剖面圖顯示了該模型的有效性。通過實際工藝進行驗證，這一模型能夠根據所需的器件特性進行參數反饋，利用數據分析與預測進一步提升碳化硅器件的性能與工藝效率。這一成果不僅標志著鴻海研究院在碳化硅功率元件研發(fā)上取得了重要突破，也預示著我們即將進入一個高效能功率元件的新時代。
總的來說，鴻海研究院的這項研究是科技力量在突破高效能功率元件開發(fā)瓶頸上的有力體現。它以人工智能為引擎，推動半導體技術的發(fā)展，為新能源、智能電網以及航天電子系統(tǒng)等高功率應用領域提供了新的可能。我們有理由期待，在未來的日子里，鴻海研究院將繼續(xù)以其卓越的科研實力和創(chuàng)新能力，為全球半導體產業(yè)的發(fā)展注入新的活力。
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