【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】IEEE國際電子器件會議(IEDM)是電子器件領(lǐng)域的全球頂級學(xué)術(shù)會議，被譽為該領(lǐng)域的“奧林匹克盛會”，2025年IEDM大會于近日召開，本屆大會的主題為“100 YEARS of FETs: SHAPING the FUTURE of DEVICE INNOVATIONS”。
 

　　上海微系統(tǒng)所程新紅研究員、鄭理研究員課題組在寬禁帶半導(dǎo)體功率器件領(lǐng)域取得重要突破，提出了一種基于物理信息圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一電熱建?？蚣?A Unified Deep Learning-Accelerated Electro-Thermal Modeling Framework for Wide-Bandgap Power Devices)，實現(xiàn)了對寬禁帶半導(dǎo)體功率器件在多尺度、多結(jié)構(gòu)、多偏壓條件下的高效、精準建模。該研究成果在IEDM 2025報道。博士生張程為本論文第一作者，鄭理研究員、程新紅研究員為論文通訊作者。
 

　　寬禁帶半導(dǎo)體器件因其高頻率、高效率等優(yōu)勢，在新能源汽車、工業(yè)控制、軌道交通等領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。然而，其高功率密度帶來的熱積累問題嚴重制約了器件的可靠性與壽命。傳統(tǒng)電熱仿真方法計算成本高、收斂困難，難以支撐快速迭代的設(shè)計需求。
 

　　本工作中，上海微系統(tǒng)所研究團隊創(chuàng)新性地將偏微分方程嵌入圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)建了具有物理約束的深度學(xué)習(xí)模型(PIGNN)，實現(xiàn)了對器件電熱行為的快速預(yù)測。該模型在保持高精度的同時，仿真速度較傳統(tǒng)有限元方法提升超過5000倍，并具備良好的泛化能力，可適應(yīng)不同結(jié)構(gòu)、材料與偏置條件。
 

圖1 (a) 統(tǒng)一電熱建模與優(yōu)化框架；(b) 編碼-處理-解碼核心架構(gòu)
 

　　此外，該框架還成功應(yīng)用于“器件結(jié)構(gòu)自動優(yōu)化”與“SPICE參數(shù)全局提取”。以高壓GaN器件的場限環(huán)設(shè)計為例，模型通過迭代優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)，實現(xiàn)了擊穿電壓2000V的高性能設(shè)計；同時，對SiC MOSFET和GaN HEMT的SPICE參數(shù)提取也展現(xiàn)出優(yōu)異的全局收斂性與溫度適應(yīng)性。
 

圖2 功率器件短路多尺度電熱模擬
 

　　該研究為推動功率器件“設(shè)計-仿真-建模”全流程智能化提供了新思路，有望顯著縮短研發(fā)周期，提升器件可靠性，具有重要的科學(xué)與工程應(yīng)用價值。該工作得到了國家重點研發(fā)計劃以及集成電路材料全國重點實驗室自主課題等項目支持。