鴻海利用AI加速開發碳化矽功率元件 成果獲IEEE OJPEL刊登

工商時報 侯冠州

鴻海（2317）今（30）日宣布，旗下鴻海研究院半導體研究所攜手人工智慧研究所，結合鴻揚半導體製造能力，成功將AI學習模型與強化學習（Reinforcement Learning）技術結合，大幅加速碳化矽功率半導體的研發進程，並取得顯著成果。

此次研究成果發表於國際知名期刊《IEEE Open Journal of Power Electronics (OJPEL)》，該期刊影響因子達5.8以上，體現出其在電力電子領域的高學術價值。

在此次研究中，鴻海研究院採用強化學習中的策略優化方法，透過策略梯度技術中的Proximal Policy Optimization（PPO）演算法和結合策略與價值函數的Actor-Critic（A2C）架構，探索並優化碳化矽材料的製程參數與元件設計，以提升性能表現。不同於以往傳統由多個參數值來預測結果的手法，而是應用AI進行反向預測。在給訂目標值之後，直接找出對應的設計參數出來，如此一來應用在實務中，可以減少設計人員來回試誤的次數，提升效率。

鴻海表示，此技術不僅能模擬和調整複雜的製程參數，還能顯著縮短元件開發時間並降低研發成本，為碳化矽技術在功率半導體領域注入新的動力。

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