鴻海科技集團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海科技集團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，相信鴻海科技集團將在未來為半導體行業帶來更多驚喜和突破。
