このほど、南京理工大学マイクロエレクトロニクス学院（集積回路学院）の王有洋教授が、パワー半導体分野の国際トップジャーナルである*IEEE Transactions on Power Electronics*に「ANNを用いたSiC MOSFETパワーモジュールのスイッチング損失予測」と題する研究論文を第一著者として発表しました。この研究は、北京星安科技（集団）有限公司の副総経理である李道慧博士率いる研究チームとの共同研究であり、マイクロエレクトロニクス学院の顧文華教授が責任著者、南京理工大学が第一所属機関となっています。
*IEEE Transactions on Power Electronics*は、米国電気電子学会（IEEE）が発行するパワーエレクトロニクス分野のフラッグシップジャーナルであり、主にパワー半導体およびパワーエレクトロニクス変換技術に関する高度な研究成果を掲載しています。この論文はインパクトファクター6.7を誇り、中国科学院Q1クラスのトップジャーナルの一つに数えられ、世界のパワーエレクトロニクスの学術界および産業界に大きな学術的影響力を持ち、この分野における革新的な成果を発表する中核的なプラットフォームとなっています。
炭化ケイ素（SiC）MOSFETパワーモジュールは、新エネルギー車、太陽光発電装置、その他の機器の中核部品です。これらのパワーモジュールのスイッチング損失を正確に予測することは、デバイス設計と性能最適化において極めて重要な課題です。しかし、従来のスイッチング損失予測手法は、複雑な物理パラメータに依存することが多く、モデリングサイクルが長くなるか、製造ばらつきを考慮しないことで過度の誤差が生じるという問題がありました。モデリングの複雑さと予測精度のバランスを取ることは困難であり、パワーモジュールの研究開発効率と量産信頼性に影響を与えていました。
この問題を解決するため、共同研究チームは、多層バックプロパゲーション人工ニューラルネットワーク（ANN）に基づく新たなスイッチング損失予測手法を提案しました。この手法は、SiC MOSFETの静的パラメータ（閾値電圧、リーク電流、オン抵抗など）とスイッチング損失との回帰関係を利用します。複雑な物理モデリングやパラメータ抽出を必要とせず、テストデータやデータシートの静的パラメータのみを用いて、スイッチング損失を迅速かつ正確に予測できます。1200V SiC MOSFETパワーモジュールデータセットを用いた実験結果では、この手法は最小平均絶対パーセンテージ誤差（MAPE）1.13%、最大誤差7.43%以下、モジュールあたり平均予測時間わずか4.95ミリ秒という、他の比較手法を凌駕する性能を達成しました。さらに、このモデルはNVIDIA Jetsonシリーズ組み込みプラットフォームへの導入後も性能低下が見られないことから、実用的なアプリケーション価値を示し、パワーモジュールの熱設計最適化とバッチ品質スクリーニングのための新たなソリューションを提供します。
この成果は、江蘇省の「双高協業」枠組みにおける産学研の深化の典型的な成果であり、「優位分野＋優位産業」という協業発展理念にも合致しています。南京理工大学チームがマイクロナノ電子デバイスと人工知能アルゴリズムの統合において蓄積してきた学術的知見は、北京興安科技のパワー半導体産業化におけるエンジニアリング経験を補完し、研究に理論的裏付けと実世界データを提供しています。現在、この協業に基づき、双方は「パワー半導体技術共同実験室」の構築を進めており、今後、関連する技術方向性について継続的に研究を進めていきます。
この成果に加え、チームは最近、パワー半導体デバイスの新しい構造とメカニズムに関する一連の研究を実施し、その成果は*IEEE Transactions on Electron Devices*や*Journal of Physics D: Applied Physics*といった質の高い国際誌に掲載されています。この集中的な成果は、パワー半導体分野におけるチームの体系的な研究能力を実証しています。今後、チームは大学と企業の連携をさらに深め、共同実験室の建設を契機としてパワー半導体分野のキーテクノロジーに継続的に取り組み、南京理工大学の強みを活かして、新エネルギーや知能ロボットといった戦略的新興産業の発展に貢献していきます。上記の研究は、中国国家自然科学基金、江蘇省重点研究開発計画、江蘇省基礎研究基金（自然科学基金）、中央大学基礎研究基金の支援を受けて実施されました。
出典：南京理工大学マイクロエレクトロニクス学院
出典: 元記事を読む
※現在お読みいただいているこの記事は、国内外のニュースソース等から取得した情報を自動翻訳した上で掲載しています。
内容には翻訳による解釈の違いが生じる場合があり、また取得時の状況により本文以外の情報や改行、表などが正しく反映されない場合がございます。
順次改善に努めてまいりますので、参考情報としてご活用いただき、必要に応じて原文の確認をおすすめいたします。