Thursday, 02/02/2023 | 02:12 GMT+7

Nghiên cứu hướng tới các bộ chuyển đổi điện năng hiệu quả hơn

27/10/2021

Các nhà khoa học từ Viện Khoa học và Công nghệ Nara (NAIST), Nhật Bản đã sử dụng phương pháp toán học được gọi là phân biệt tự động để tìm ra sự phù hợp tối ưu cho dữ liệu thí nghiệm nhanh hơn tới bốn lần. Nghiên cứu này có thể được áp dụng cho các mô hình thiết bị điện tử đa biến, cho phép chúng được thiết kế với hiệu suất cao hơn trong khi tiêu thụ ít điện năng hơn.

Các thiết bị dải tần rộng, chẳng hạn như bóng bán dẫn hiệu ứng trường oxit kim loại-oxit silic cacbua (SiC) (MOSFET), là một yếu tố quan trọng để làm cho bộ chuyển đổi nhanh hơn và bền vững hơn. Điều này là do tần số chuyển mạch của chúng lớn hơn với lượng tiêu thụ năng lượng nhỏ hơn trong một phạm vi nhiệt độ rộng khi so sánh với các thiết bị dựa trên silicon thông thường. Tuy nhiên, việc tính toán các tham số xác định cách dòng điện trong MOSFET để phản ứng như một hàm của điện áp đặt vào, vẫn còn khá khó khăn trong việc mô phỏng mạch. Hướng tiếp cận tốt hơn để phù hợp với dữ liệu thử nghiệm để trích xuất các thông số quan trọng sẽ cung cấp cho các nhà sản xuất chip khả năng thiết kế bộ chuyển đổi điện năng hiệu quả hơn.
Giờ đây, một nhóm các nhà khoa học do NAIST dẫn đầu đã sử dụng thành công phương pháp toán học được gọi là phân biệt tự động (AD) để tăng tốc đáng kể các phép tính này. Trong khi AD đã được sử dụng rộng rãi khi tạo ra mạng nơ-ron nhân tạo, dự án hiện tại mở rộng ứng dụng của nó vào lĩnh vực trích xuất tham số mô hình. Đối với các vấn đề liên quan đến nhiều biến, nhiệm vụ giảm thiểu lỗi thường được thực hiện bằng quy trình "giảm độ dốc", trong đó phỏng đoán ban đầu được tinh chỉnh lặp lại bằng cách thực hiện các điều chỉnh nhỏ theo hướng giảm lỗi nhanh nhất. Đây là nơi mà AD có thể nhanh hơn nhiều so với các giải pháp thay thế trước đó, chẳng hạn như sự khác biệt tượng trưng hoặc số, trong việc tìm hướng có "độ dốc" dốc nhất. AD chia nhỏ bài toán thành các tổ hợp các phép toán số học cơ bản, mỗi phép toán chỉ cần làm một lần. 
Tác giả Michihiro Shintani nói: “Với AD, các đạo hàm riêng đối với từng tham số đầu vào được thu nhận đồng thời, vì vậy không cần phải lặp lại đánh giá mô hình cho từng tham số. Ngược lại, sự khác biệt về biểu tượng cung cấp các giải pháp chính xác, nhưng sử dụng một lượng lớn thời gian và tài nguyên tính toán khi bài toán trở nên phức tạp hơn.
Để cho thấy hiệu quả của phương pháp này, nhóm đã áp dụng nó vào dữ liệu thực nghiệm được thu thập từ SiC MOSFET có bán trên thị trường. Shintani cho biết: “Phương pháp của chúng tôi đã giảm thời gian tính toán xuống 3,5 lần so với phương pháp phân biệt số thông thường, gần với mức cải thiện tối đa về mặt lý thuyết. Phương pháp này có thể được áp dụng dễ dàng trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khác liên quan đến nhiều biến số, vì nó bảo toàn ý nghĩa vật lý của các tham số mô hình. Việc áp dụng AD để chiết xuất nâng cao các thông số mô hình sẽ hỗ trợ những tiến bộ mới trong phát triển MOSFET và cải thiện năng suất sản xuất.
Hà Trần (Theo ScienceDaily)
Energy Efficiency Awards 2022