2026年1月27日--是德科技（Keysight Technologies Inc.）宣布於最新版元件建模軟體套件中推出全新機器學習（ML）工具包。此解決方案將模型開發與萃取時間從數週縮短至數小時，加速製程設計套件（PDK）交付，並支援設計製程協同最佳化（DTCO）應用。
半導體產業正經歷快速轉型，驅動因素包括環繞式閘極（GAA）電晶體等先進架構、氮化鎵（GaN）與碳化矽（SiC）等寬能隙材料，以及小晶片與3D堆疊等異質整合策略。這些創新雖提升效能，卻也帶來複雜的建模與參數萃取挑戰。傳統工作流程依賴以物理為基礎的緊湊模型與手動參數萃取，迫使工程師在多種操作條件下調整數百個相互關聯的參數，不僅耗時數週，且往往難以達成最佳結果。隨著產品開發時程日益緊湊，更快速、更具預測性且自動化的AI/ML驅動建模解決方案已成為關鍵需求。
是德科技全新推出的ML工具包，透過整合先進神經網路架構，以及ML最佳化技術，在Device Modeling MBP 2026平台中配備ML最佳化器、自動參數萃取流程及相關工具，有效應對上述挑戰。運用此工具包，自動萃取功能可將參數萃取步驟從超過200項縮減至10項以內，從而加速PDK交付、自動化DTCO流程，並縮短產品上市時間。
關鍵特性與優勢：
• 加速參數萃取：將數百個手動步驟縮減為5至6個自動化步驟，單次執行即可實現80多項參數的全域最佳化，捕捉次級效應、溫度變化與動態行為。此解決方案消除重複性手動調校，並提升直流、射頻與大訊號領域的預測準確性。
• 自動化工作流程：與是德科技的元件建模平台無縫整合，支援基於Python的客製化功能及強大的自動化建模流程。
• 跨技術擴充性：工作流程可輕鬆適應FinFET、GAA、GaN、SiC及雙極電晶體元件，確保多製程節點間流程的可重複性與可重用性。
• 提升DTCO效率：加速元件與電路設計間的回饋循環，將PDK開發週期從數週縮短至數日。
是德科技EDA事業部總經理Nilesh Kamdar表示：「AI/ML正從根本上重塑緊湊型建模的傳統工作流程與方法論。透過全新的ML工具包，我們使客戶能在更短時間內交付更具預測性、更高品質的模型，進而加速PDK的開發，並協助客戶應對快速演進的半導體技術發展。」
透過運用AI/ML驅動的建模技術，是德科技協助半導體企業加速創新、降低開發風險，並在快速變動的市場中保持競爭優勢。更多詳情請參閱是德科技元件建模解決方案。
其他是德科技元件建模解決方案的額外強化功能包括：
• Device Modeling MQA 2026：新增適用於OMI與MOSRA的老化模型品質保證相關規則。
• Device Modeling WaferPro 2025：新增遠端控制功能，可透過A-LFNA進行遠端低頻雜訊量測，以提升靈活性與效率。
• A-LFNA 2026：新增低頻雜訊應力測試功能，實現從應力測試到雜訊測試的無縫量測。
資源
• 影片：運用ML簡化與自動化緊湊模型流程
• 白皮書：透過ML驅動的建模加速半導體創新
• 應用說明：運用ML最佳化器加速緊湊模型參數萃取
• 部落格：從方程式到智慧：將ML最佳化器整合至緊湊模型萃取流程
是德科技小檔案
是德科技（NYSE: KEYS）激發並協助創新者開發劃時代的技術，讓人們的生活展現新風貌。作為一家S&P 500公司，我們提供領先市場的設計、模擬和測試解決方案，讓全球工程師能在整個產品生命週期中，更快地完成開發和部署，進而全面降低潛在風險。我們不遺餘力地與全球創新者合作，助力遍布通訊、工業自動化、航太與國防、汽車、半導體和一般電子產品等不同產業的客戶加速創新，以創造一個安全互連的世界。請至是德科技新聞中心和www.keysight.com，以獲得更多資訊。
機器學習工具包將模型開發時間從數週縮短至數小時。
