鸿海集团宣布，其研究团队结合 AI 学习模型 与 强化学习技术，在碳化硅功率半导体研发方面取得显著成果。这项研究由 鸿海研究院半导体研究所 和 人工智能研究所 联合进行，并结合 鸿扬半导体 的技术专长，旨在加速高端碳化硅功率元件的开发进程。
AI 强化学习在碳化硅研发中的创新应用
核心技术：强化学习优化策略
Proximal Policy Optimization (PPO) 算法：一种在强化学习中用于策略优化的高效技术，能够探索复杂参数空间并提升优化效果。
Actor-Critic (A2C) 架构：通过策略与价值函数的结合，实现对碳化硅材料制程参数和组件设计的深度探索与性能提升。
研究成果
精准预测性能表现：运用 AI 模型对碳化硅组件在不同电压和温度条件下的性能进行预测，确保其 稳定性 和 可靠性。
制程与设计优化：强化学习算法能够快速调整和优化制程参数，显著提升材料性能并降低研发成本。
开发效率提升：通过 AI 技术，元件开发时间得以大幅缩短，推动碳化硅功率元件在 高端市场 的应用扩展。
碳化硅功率半导体的市场潜力
碳化硅(SiC)功率半导体因其在高压、高温环境下的优异表现，已成为下一代电子元件的核心材料。
鸿海的研究不仅为碳化硅元件开发提供了技术支持，还为未来的 制程改良 和 故障诊断 应用开辟了新路径。
设计优化：基于 AI 技术的模型可高效探索设计参数，提升产品性能。
制程改良：通过强化学习技术，对复杂工艺流程进行优化与改进。
故障诊断：结合 AI 对设备运行数据进行实时分析，提前发现潜在问题。
国际认可与未来发展
此次研究成果发表在国际知名期刊 《IEEE Open Journal of Power Electronics (OJPEL)》，该期刊以超过 5.8 的影响因子 在电力电子领域享有盛誉，体现了鸿海技术研发的国际学术价值。
鸿海集团表示，将继续深化 AI 技术与半导体研发 的结合，为高功率元件和先进技术开发开拓更广泛的应用可能，进一步巩固其在全球功率半导体市场中的竞争优势。
鸿海的 AI 强化学习技术为碳化硅功率半导体研发注入了新的动力，未来将推动更高效、更可靠的电子元件应用。从设计优化到制程改良，再到国际认可的学术成果，这标志着鸿海在全球半导体行业中迈出了重要一步。
