研究人员开发了PALTO，一个物理信息主动学习框架，用于优化垂直供电系统中氮化镓（GaN）三栅鳍式场效应晶体管的设计。与传统的TCAD方法相比，这种机器学习方法通过智能引导仿真，显著加速了设计过程。该框架识别出两款优化器件，其中一款器件的性能优于工业基准，在0.49欧姆导通电阻下实现了3.3A的电流，并展示了2倍的开关效率。 AI
影响 加速优化半导体器件的发现，可能带来更高效的电力电子产品。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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