“鸿海AI助力，碳化硅元件研发加速突破”

鸿海科技集团于今日发布官方声明，宣布其研究院的半导体研究所和人工智能研究所取得重大突破，成功将人工智能学习模型与强化学习技术相结合，大幅提升了碳化硅功率半导体的研发速度。此次研究成果得益于研究院对强化学习策略优化方法的应用，特别是通过策略梯度技术中的Proximal Policy Optimization（PPO）算法以及Actor-Critic（A2C）架构的结合，对碳化硅材料的制程参数和器件设计进行深入探索和优化，从而显著提升了器件的性能。

与传统的多参数预测方法不同，本研究采用AI进行反向预测。在设定目标值后，AI能够直接确定相应的设计参数，从而减少设计人员在实际应用中的试验次数，大大提高了效率。这一技术不仅能够模拟和调整复杂的工艺参数，还显著缩短了器件的开发周期，降低了研发成本。

以高压高功率碳化硅器件保护环的研究为例，研究团队对保护环的关键参数进行了详尽的工艺模拟和器件特性模拟，并将模拟结果输入AI模型中，成功建立了保护环的AI模型。该模型能够根据所需的器件特性进行参数反馈，通过数据分析和预测进一步提升了碳化硅器件的性能和工艺效率。研究成果的实际工艺验证显示，这一技术不仅适用于“设计优化”，未来还可应用于“工艺改进”和“故障诊断”，从而拓宽了其应用范围。

碳化硅功率半导体凭借其超宽能隙、耐高温和高压的特性，已成为新能源电动车、智能电网以及航天电子系统等高功率应用中的关键材料。鸿海科技集团此次的研究成果，无疑为该领域带来了新的发展机遇。