Predicción de degradación de GaN HEMTs bajo estrés de electrones calientes basada en enfoque ML-TCAD
Autores: Wang, Ke; Jiang, Haodong; Liao, Yiming; Xu, Yue; Yan, Feng; Ji, Xiaoli
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Predicción de degradación de GaN HEMTs bajo estrés de electrones calientes basada en enfoque ML-TCAD
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Tecnología
Diseño asistido por computadora
TCAD
Aprendizaje automático
ML
GaN HEMTs
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, se demuestra un enfoque novedoso que combina la simulación de diseño asistido por ordenador (TCAD) y técnicas de aprendizaje automático (ML) para ayudar en el análisis de la degradación del rendimiento de los GaN HEMTs bajo estrés de electrones calientes.
Descripción
En este documento, se demuestra un enfoque novedoso que combina la simulación de diseño asistido por ordenador (TCAD) y técnicas de aprendizaje automático (ML) para ayudar en el análisis de la degradación del rendimiento de los GaN HEMTs bajo estrés de electrones calientes.