南京邮电大学副校长郭宇锋教授将出席2021中国（南京）功率与射频半导体技术市场应用峰会

AlGaN/GaN HEMT器件中存在的多样复杂的二维耦合效应，时至今日，对器件反向性能的表征手段仍旧是制约AlGaN/GaN HEMT耐压特性研究的重要障碍。具体来说，由于AlGaN/GaN HEMT器件中存在的叠层耐压结构和二维缺陷态分布，雪崩击穿过程在AlGaN/GaN HEMT和成熟的硅基横向功率器件之间有着很大不同。特别是由于功率器件工作环境的极端性，导致目前基于TCAD工具数值仿真的耐压性能分析方法往往是低效、耗时且收敛性差。

 

2021年9月13-14日，由南京大学、第三代半导体产业技术创新战略联盟指导，半导体产业网、第三代半导体产业主办的“2021中国（南京）功率与射频半导体技术市场应用峰会（CASICON 2021）”将在南京城市名人酒店召开。会议围绕碳化硅、氮化镓、砷化镓、氧化镓、金刚石等材料在电力电子、5G射频领域的技术进展与创新应用，助推相关领域市场产品国产化替代。

 

届时，南京邮电大学郭宇锋教授将受邀出席峰会，并分享题为“基于人工神经网络的AlGaN/GaN HEMT反向特性表征技术”的主题报告。为了能够准确的、高效的预测AlGaN/GaN HEMT器件的反向特性，报告将详细分享一种基于人工神经网络的数值仿真新方法。同时也提出一个多层人工神经网络预测框架来预测AlGaN/GaN HEMT器件的反向特性。通过基于实验数据校准的预测和模拟之间的良好一致性来验证训练的神经网络等。

 

欲知详细最新研究进展与数据成果，敬请关注峰会，也欢迎相关领域专家、学者、行业企事业单位参会交流，共商合作事宜。

 

 

郭宇锋教授、博导、南京邮电大学党委常委、副校长、射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室常务副主任。研究方向为新型功率器件设计及功率集成电路技术；集成电路设计与系统集成。

 

主持国家级和省部级科研项目30余项，获国家高等教育教学成果二等奖、中国电子学会科技进步奖三等奖、南京市科技进步二等奖、江苏省教学成果特等奖等。在本领域国内外权威期刊上发表论文200余篇，其中高水平SCI论文70余篇，申请中国发明专利40余件，授权专利30余项，出版教材5部。论文引用次数超过1000次，得到剑桥大学、普度大学、得州大学、电子科技大学等国际国内知名高校的20余位IEEE Fellow、中科院院士等知名学者的正面评价。在国际上首次将机器学习引入功率集成器件设计，首创基于机器学习的集成功率器件设计新方法。