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AI模型加速铁电NAND保持分析，速度比TCAD快10000倍以上

研究人员开发了一种新颖的物理信息神经网络算子（PINO）模型，以加速铁电垂直NAND（Fe-VNAND）闪存中的数据保持分析。该AI代理模型整合了基本物理原理，与传统的工艺计算机辅助设计（TCAD）模拟相比，实现了超过10,000倍的速度提升。PINO框架能够准确预测阈值电压漂移和保持行为，为优化器件设计和实现可靠性感知模拟提供了重大进展。