【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】IEEE國(guó)際電子器件會(huì)議(IEDM)是電子器件領(lǐng)域的全球頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議，被譽(yù)為該領(lǐng)域的“奧林匹克盛會(huì)”，2025年IEDM大會(huì)于近日召開，本屆大會(huì)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(shí)現(xiàn)了對(duì)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(zhǔn)建模。該研究成果在IEDM 2025報(bào)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(shì)，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(lái)的熱積累問(wèn)題嚴(yán)重制約了器件的可靠性與壽命。傳統(tǒng)電熱仿真方法計(jì)算成本高、收斂困難，難以支撐快速迭代的設(shè)計(jì)需求。
 

　　本工作中，上海微系統(tǒng)所研究團(tuán)隊(duì)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(shí)現(xiàn)了對(duì)器件電熱行為的快速預(yù)測(cè)。該模型在保持高精度的同時(shí)，仿真速度較傳統(tǒng)有限元方法提升超過(guò)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(dòng)優(yōu)化”與“SPICE參數(shù)全局提取”。以高壓GaN器件的場(chǎng)限環(huán)設(shè)計(jì)為例，模型通過(guò)迭代優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了擊穿電壓2000V的高性能設(shè)計(jì)；同時(shí)，對(duì)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(dòng)功率器件“設(shè)計(jì)-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(jià)值。該工作得到了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃以及集成電路材料全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主課題等項(xiàng)目支持。