silicon on insulator
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AI通过神经符号和BNN方法推进光子组件设计
研究人员开发了使用AI设计光子组件的新方法。一种方法，“光子贝叶斯神经网络的约束协同设计”，通过解决光子实现中的硬件约束来专注于改进贝叶斯神经网络的不确定性估计。另一种方法，“PixCell”，使用神经符号系统将光子组件的视觉表示转换为可执行的参数化程序，实现了高精度，并能够训练Qwen3.6 35B-A3B等大型语言模型，而无需监督演示。
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新的物理引导扩散模型增强TCAD器件仿真
研究人员开发了PCGD，一个新颖的物理引导条件图扩散框架，用于TCAD器件仿真。该方法直接在非结构化TCAD网格上操作，以预测耦合的静电和载流子密度场，克服了传统方法的高计算成本。PCGD集成了条件感知MeshGraphNet去噪器和物理引导混合目标，通过迭代扩散逐步强制执行物理约束。该框架在一个具有挑战性的基准测试上实现了低于1%的平均相对场误差，显著优于现有的回归和扩散基线，同时还通过减少数据和参数展示了对未见拓扑结构的强大可迁移性。
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半导体硅片行业景气度提升，产能升级，价格企稳
半导体硅片行业正吸引越来越多的投资者关注和行业活动。上海硅产业投资股份有限公司（Simgui Industry）计划投资114.48亿元人民币，用于其子公司上海新昇升级300mm硅片产能。此外，上海和晶已成立合资公司生产绝缘体上硅（SOI）晶圆，瞄准高附加值细分市场。全球硅片巨头今年已进行两次调价，国内企业虽未完全进入涨价周期，但已有迹象表明随着需求改善，价格趋于稳定并可能回升。
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LLM 编排绝缘体上硅定向耦合器设计
研究人员开发了一种大型语言模型 (LLM) 智能体，能够编排绝缘体上硅 (SOI) 定向耦合器的设计。该智能体提出几何尺寸并判断收敛性，同时依赖确定性求解器进行实际的物理计算。频域本征模式求解器确定耦合系数，而时域有限差分 (FDTD) 阶段验证设计，确保在二维有效折射率模型内的一致性。LLM 成功交付了一个残差误差极小的 50/50 分束器。