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鴻?？萍技瘓F今日宣布，其研究院的半導體研究所和人工智能研究所成功將AI學習模型與強化學習技術融合，顯著加速了碳化硅功率半導體的研發(fā)進程。

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Proximal Policy Optimization（PPO）算法和Actor-Critic（A2C）架構(gòu)，探索并優(yōu)化了碳化硅材料的制程參數(shù)與器件設計。這一技術不僅能夠模擬和調(diào)整復雜的工藝參數(shù)，還能顯著縮短器件開發(fā)時間并降低研發(fā)成本。

與傳統(tǒng)基于多個參數(shù)值進行預測的手法不同，該研究應用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(shù)，從而在實際應用中減少設計人員的反復試驗次數(shù)，提升效率。例如，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(shù)進行了工藝模擬和器件特性模擬，并將結(jié)果輸入AI模型，成功建立了保護環(huán)的AI模型。

該模型能夠根據(jù)所需的器件特性進行參數(shù)反饋，利用數(shù)據(jù)分析與預測進一步提升碳化硅器件的性能與工藝效率，最終通過實際工藝進行驗證。這項研究成果不僅可用于“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。

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(wǎng)以及航天電子系統(tǒng)等高功率應用中的關鍵材料。鴻海研究院的這一技術突破，將為這些領域帶來更高效、更可靠的解決方案。