特性 预测和优化 GaN CAVET 使用一种新的物理引导机器学习方法
Wenbo Wu1, Jie Wang1, Jiangtao Su1
1Innovation Center for Electronic Design Automation Technology, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China.
本研究介绍了一种物理引导机器学习 (PGML) 模型,用于化 (GaN) 电流孔径垂直场效应晶体管 (CAVET). 这种新的方法使用小数据集准确预测设备特征,增强优化和模拟.
科学领域:
- 半导体设备物理学 半导体设备物理
- 机器学习应用程序 机器学习应用程序
- 材料科学是一种材料科学.
背景情况:
- 化 (GaN) 电流孔径垂直场效应晶体管 (CAVET) 对于高功率电子设备至关重要.
- 对 CAVET 的 I-V 特性进行准确的建模对于设备优化和电路设计至关重要.
- 现有的建模方法可能会在小数据集和确保物理可解释性方面扎.
研究的目的:
- 开发一个物理引导的机器学习 (PGML) 模型来预测GaN CAVET I-V特征.
- 为了利用转移学习和一种新的神经网络架构来提高预测准确性.
- 为了确保实际应用的物理意义和强大的预测.
主要方法:
- 实现物理引导的神经网络,包括转移学习和快捷方式结构.
- 利用一个浅层神经网络与tanh基础函数和一个超级网络用于动态重量生成.
- 将传导影响纳入损失函数,以同步预测输出和传输特征.
主要成果:
- 在小样本数据集上,PGML模型在5%以内实现了预测错误.
- 该模型表现出高精度,R2值超过0.99.
- 该方法成功地同步预测了输出和传输特征.
结论:
- 拟议的PGML方法与GaN CAVET建模的传统方法相比,提供了更高的性能.
- 该模型提供了物理上有意义和强大的预测,适用于设备优化和电路级模拟.
- 这项工作表明了PGML在推进半导体设备建模方面的潜力.
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