近日，南邮郭宇锋教授团队在第37届国际功率半导体器件与集成电路会议（37th International Symposium on Power Semiconductor Devices and ICs, ISPSD 2025）发表创新研究成果“Intelligent Design of Superjunction Devices Based on Physics-informed Neural Network”，第一作者为陈静讲师，通讯作者为郭宇锋教授。该研究针对传统设计方案中“人在回路”的局限，提出了超结功率器件物理信息网络（SJ-PiNN）智能设计方案。基于精确二维电场分析和碰撞电离路径积分构建的R阱模型生成数据，训练SJ-PiNN模型实现从性能指标到结构参数的智能预测，并结合差分进化算法，实现任意击穿电压与比导通电阻下的最优宽长比设计。结果表明SJ-PiNNd的R²预测准确率>99.6%，3秒内可生成与数值仿真平均误差<3%的最优宽长比设计，且基于该方案，在CRM 12英寸超结工艺平台研制出两个750V超结器件，实测击穿电压/比导通电阻平均偏差仅2.4%/5.1%。这一成果为功率器件的设计提供了全新的设计方法。

ISPSD是功率器件和功率集成电路领域最具影响力和规模最大的顶级国际学术会议，被认为是功率半导体器件和集成电路领域的奥林匹克会议，覆盖了功率半导体器件、功率集成电路、功率集成、工艺、封装和应用等功率半导体领域的所有方面，一直以来都是国内外产业界和学术界争相发表重要成果和交流的平台。会议共录用176篇高质量论文，吸引了600余名学者与工程技术人员参与。ISPSD每年在欧洲、日本、北美和其他地区轮流举办，2025年的举办地为日本熊本市，2026年将在美国拉斯维加斯市举办。此次我院团队在ISPSD发表研究成果，彰显了我院在功率器件前沿技术研发方面的强劲实力。