日本电机大厂东芝（Toshiba）在半导体设计领域取得了重要突破。他们研发出了一款AI工具，可以大幅缩短半导体设计的时间和效率。
这款AI工具基于贝氏最佳化（Bayesian Optimization）技术，具有多参数型自动高次元贝氏最佳化分析能力。与传统的数码模拟法相比，东芝的AI不仅耗时短，而且在6组参数的功率半导体设计实验中，成功将成品导通电阻降低了三分之一。
导通电阻是功率半导体设计中一个非常重要的参数。导通电阻越低，功率损耗就越小，废热也更容易降低。这对于追求高效率的电动车（EV）和再生能源系统来说尤为重要。对于东芝半导体事业子公司东芝电子零组件（Toshiba Electronic Devices ＆ Storage）来说，这款AI无疑是一项梦寐以求的技术。
在AI应用中，贝氏优化是一种超参数调整方法，通过回归寻找最佳解。其主要限制在于，在多组参数空间中，评估每组参数的运算量随参数数量呈10次方增长。例如，2组参数需100次运算，10组则需100亿次。因此，在需用10组以上参数的模拟运算中，人类需花费大量时间调整参数并挑选下一步运算参数。
然而，东芝的AI可以从人类输入的需求范围中自动设定参数和进行运算，从而节省了分析和选择下一次运算参数所需的时间。因此，它被视为在半导体和材料研究中非常有效的AI技术。
这款AI工具将在2024年3月底前正式采用，用于东芝的次时代功率半导体研发。它的成功应用将有望加速半导体技术的进步，并推动相关行业的发展。
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