鴻?？萍技瘓F近期宣布了一項重大技術突破，其鴻海研究院的半導體研究所與人工智能研究所攜手，成功將人工智能學習模型與強化學習技術相融合，顯著加速了碳化硅功率半導體的研發進程。
此次研究中，鴻海研究院運用了強化學習中的策略優化方法，特別是Proximal Policy Optimization（PPO）算法和Actor-Critic（A2C）架構，這些技術被用于探索和優化碳化硅材料的制程參數與器件設計。通過這一方法，研究團隊能夠更精準地調整工藝參數，提升器件的性能表現。
值得注意的是，該研究摒棄了傳統的基于多個參數值進行預測的方法，而是采用AI進行反向預測。研究團隊在設定目標值后，利用AI模型直接找出相應的設計參數，從而大幅減少了設計人員的反復試驗次數，顯著提升了研發效率。
這項技術不僅具備模擬和調整復雜工藝參數的能力，還顯著縮短了器件的開發時間并降低了研發成本。以高壓高功率碳化硅器件的保護環為例，研究團隊通過工藝模擬和器件特性模擬，將結果輸入AI模型，成功建立了保護環的AI預測模型。該模型能夠根據所需的器件特性進行參數反饋，進一步優化碳化硅器件的性能與工藝效率。
通過實際工藝的驗證，這一研究成果不僅在設計優化方面取得了顯著成效，未來還有望擴展至工藝改進和故障診斷等領域，進一步擴大應用范圍。優化后的保護環結構剖面圖展示了這一技術的實際效果，顯示了其在提升器件性能方面的巨大潛力。
碳化硅功率半導體因其獨特的超寬能隙、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等高功率應用中的核心材料。鴻海科技集團的這一技術突破，無疑將為這些領域的發展注入新的動力。
鴻海科技集團還計劃繼續深化AI與半導體技術的融合，探索更多創新應用，以推動整個半導體行業的進步和發展。
這一技術突破不僅展示了鴻?？萍技瘓F在半導體研發領域的強大實力，也為其在全球半導體市場中的競爭地位奠定了堅實基礎。
隨著技術的不斷發展和完善，相信鴻?？萍技瘓F將在未來為半導體行業帶來更多驚喜和突破。
