Nuwa TCAD软件助力产线α-Si TFT器件特性自动拟合
GMPT, 2025/07/30
在半导体器件研究领域，非晶硅薄膜晶体管（α-Si TFT）凭借其在平板显示、传感器等众多领域的广泛应用，其性能优化成为行业关注的核心课题。α-Si TFT 的电流-电压（IV）特性拟合的精准度与效率，直接制约着对器件性能的深度解析与迭代改进。近期，公司与合作单位联合攻关的研究成果——《Efficient α-Si TFT IV Characteristics Fitting With Mechanism Based AI》正式发布，该成果依托Nuwa TCAD 软件，通过物理机制与人工智能（Mechanism Based AI, MBA）的融合，为α-Si TFT 的IV 特性拟合技术带来突破性创新，为相关产业的技术升级注入强劲动力。
研究团队构建了全面的α-Si TFT 仿真模型，综合考虑材料特性、工作条件等多方面因素。在模拟计算进程中，Nuwa TCAD 软件物理模型精确地仿真了α-Si TFT 内部载流子输运、复合等物理过程；另一方面，团队运用人工智能强大的学习能力，对IV 特性拟合过程进行优化。团队充分利用符合物理机制的仿真模型，确保对器件基本物理规律的遵循；同时借助AI 算法挖掘数据中的复杂特征与潜在关系。Nuwa TCAD软件能通过AI 算法精准捕捉其对IV 特性的影响趋势，相较于传统方法，显著提升了拟合的准确性。
同时，Nuwa TCAD通过对计算流程的优化与并行计算技术的运用，使拟合速度也得到极大提升。研究表明，运用基于物理规律/经验的优化算法（MBA方法），在保证高精度拟合的情况下，拟合时间大幅缩短，为快速评估α-Si TFT 性能、加速产品研发进程提供了有力支持。
在实际应用中，经MBA方法拟合得到的α-Si TFT IV 特性，能精准反映器件在不同工作条件下的性能表现。例如，在NBTPS 和PBTPS 可靠性测试场景中，可依据拟合结果提前预判器件性能变化，为改进器件结构、提升可靠性提供关键依据。研究还发现，特定结构参数与材料特性组合下的α-Si TFT，经该方法拟合后，在稳定性与响应速度等关键性能指标上表现卓越，为α-Si TFT 在高速、高稳定性要求场景下的应用奠定基础。
这项研究不仅深入揭示了α-Si TFT 中载流子输运行为、缺陷模型等与 IV 特性之间的复杂关联，还充分彰显了Nuwa TCAD软件在半导体器件模拟领域，物理机制与AI融合仿真领域的领先能力。结合MBA 提高了对α-Si TFT IV特性的拟合和预测能力，支持器件性能优化和可靠性评估，展示了AI在半导体器件仿真中的潜力。Nuwa TCAD为科研人员深入探索 α-Si TFT 性能极限、开发高性能器件提供了有力工具，有望推动 α-Si TFT在平板显示、可穿戴设备等更多领域的广泛应用，助力相关产业迈向更高性能、更低成本的发展新阶段。