鴻海科技集團近期宣布了一項重大技術(shù)突破，其鴻海研究院的半導(dǎo)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(shù)相融合，顯著加速了碳化硅功率半導(dǎo)體的研發(fā)進程。

此次研究中，鴻海研究院運用了強化學習中的策略優(yōu)化方法，特別是Proximal Policy Optimization（PPO）算法和Actor-Critic（A2C）架構(gòu)，這些技術(shù)被用于探索和優(yōu)化碳化硅材料的制程參數(shù)與器件設(shè)計。通過這一方法，研究團隊能夠更精準地調(diào)整工藝參數(shù)，提升器件的性能表現(xiàn)。

值得注意的是，該研究摒棄了傳統(tǒng)的基于多個參數(shù)值進行預(yù)測的方法，而是采用AI進行反向預(yù)測。研究團隊在設(shè)定目標值后，利用AI模型直接找出相應(yīng)的設(shè)計參數(shù)，從而大幅減少了設(shè)計人員的反復(fù)試驗次數(shù)，顯著提升了研發(fā)效率。

這項技術(shù)不僅具備模擬和調(diào)整復(fù)雜工藝參數(shù)的能力，還顯著縮短了器件的開發(fā)時間并降低了研發(fā)成本。以高壓高功率碳化硅器件的保護環(huán)為例，研究團隊通過工藝模擬和器件特性模擬，將結(jié)果輸入AI模型，成功建立了保護環(huán)的AI預(yù)測模型。該模型能夠根據(jù)所需的器件特性進行參數(shù)反饋，進一步優(yōu)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(shè)計優(yōu)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(lǐng)域，進一步擴大應(yīng)用范圍。優(yōu)化后的保護環(huán)結(jié)構(gòu)剖面圖展示了這一技術(shù)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(dǎo)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(wǎng)以及航天電子系統(tǒng)等高功率應(yīng)用中的核心材料。鴻海科技集團的這一技術(shù)突破，無疑將為這些領(lǐng)域的發(fā)展注入新的動力。

鴻海科技集團還計劃繼續(xù)深化AI與半導(dǎo)體技術(shù)的融合，探索更多創(chuàng)新應(yīng)用，以推動整個半導(dǎo)體行業(yè)的進步和發(fā)展。

這一技術(shù)突破不僅展示了鴻海科技集團在半導(dǎo)體研發(fā)領(lǐng)域的強大實力，也為其在全球半導(dǎo)體市場中的競爭地位奠定了堅實基礎(chǔ)。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信鴻海科技集團將在未來為半導(dǎo)體行業(yè)帶來更多驚喜和突破。