鴻海利用AI加速開發碳化矽功率元件 加速第三代半導體技術進展

鴻海 (2317-TW) 集團利用 AI 加速開發碳化矽 (SiC) 功率元件，由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，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。

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。

透過強化學習技術優化，鴻海研究院得以精準預測碳化矽元件在不同電壓與溫度下的表現，進一步提升其穩定性與可靠性，不僅推動了碳化矽功率半導體的發展，還將加速其在高端市場中的應用。

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，除了可以進行「設計優化」外，未來更可延伸至「製程改良」和「故障診斷」，擴大應用範圍。

鴻海集團的此次研究成果也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。鴻海表示，將持續致力於前瞻技術的開發，將 AI 技術與半導體研發深度結合，創造更多高功率元件的應用可能。

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