《其他电》鸿海研究院突破SiC瓶颈 加速第三代半导体进展

鸿海指出，此次研究成果发表于国际知名期刊「IEEE Open Journal of Power Electronics」（OJPEL），该期刊影响因子达5.8以上，体现在电力电子领域的高学术价值。研究成果除可进行「设计优化」外，未来更可延伸至「制程改良」和「故障诊断」，扩大应用范围。

鸿海研究院在此次研究中採用强化学习中的策略优化方法，透过策略梯度技术中的Proximal Policy Optimization（PPO）演算法和结合策略与价值函数的Actor-Critic（A2C）架构，探索并优化碳化硅材料的制程参数与元件设计，以提升性能表现。

不同于以往传统由多个参数值来预测结果的手法，鸿海研究院此次应用AI进行反向预测，并在给订目标值后，直接找出对应的设计参数，如此应用在实务中，可减少设计人员来回试误次数、提升效率。

鸿海指出，此技术不仅能模拟和调整复杂的制程参数，还能显着缩短元件开发时间并降低研发成本，为碳化硅技术在功率半导体领域注入新动力，除了可进行「设计优化」外，未来更可延伸至「制程改良」和「故障诊断」，扩大应用范围。

碳化硅功率半导体因超宽能隙、耐高温与高压特性，已成为新能源电动车、智慧电网及航太电子系统等高功率应用中的关键材料。透过强化学习技术优化，鸿海研究院得以精准预测碳化硅元件在不同电压与温度下的表现，进一步提升稳定性与可靠性。

鸿海表示，此技术突破不仅推动碳化硅功率半导体的发展，还将加速在高端市场的应用。展望后市，鸿海研究院将持续致力于前瞻技术开发，将AI技术与半导体研发深度结合，创造更多高功率元件应用可能，进一步提升台湾在全球半导体领域的竞争力。