一篇新论文探讨了人工智能（包括机器学习和大语言模型 LLM）与技术计算机辅助设计（TCAD）在半导体器件设计和缺陷发现中的集成。该研究展示了模拟增强型机器学习如何仅用最少的领域专业知识就能达到器件工程师级别的性能，通过使用自动编码器模型和噪声工程从 TCAD 数据中学习潜在物理。论文详细介绍了诸如二极管特性逆向工程、预测晶体管行为以及自动校准 TCAD 参数等应用，并展望了大语言模型和多模态大语言模型在自动化器件设计和缺陷分析中的未来作用。 AI
影响 这项研究通过人工智能驱动的模拟，能够实现更高效、更自动化的器件设计和缺陷发现，从而可能加速半导体创新。
排序理由 研究论文，详细介绍了在 TCAD 中使用人工智能和 LLM 在半导体设计方面的新颖应用。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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