公司核心技术

集成电路、工业和电力电子

我们在该技术领域的研究涵盖了从人工智能驱动的 EDA、IC/PCB 设计和制造，到集成电子硬件、软件和机电一体化系统的电气化、自动化和数字化中软件定义硬件的可持续性等方方面面。

想象一下人工智能、数字双胞胎和软件定义的硬件是否需要更少的硬件和能源

如果工业智能直接存在于体力劳动的地方呢？由于工厂、制造系统和能源网需要更大的自主权，依赖大量的服务器级或云计算会导致延迟、功耗和硬件占用瓶颈。自动化的未来需要智能才能更接近机器边缘。这种方法使用物理硬件的一小部分，并提供了极高的能效。

重要的是为工业系统提供更高效的计算、传感、电力电子和嵌入式人工智能功能的解决方案。

集成电路、工业和电力电子包括用于数字、模拟和混合信号系统、印刷电路板和通用或特定应用计算（包括人工智能和安全工作负载）的高级硬件架构。

设计流程利用机器学习和生成式人工智能进行硬件设计和验证。它们涵盖集成、微型化、制造过程和可持续产品的整个生命周期。通过利用数字线程和数字双胞胎技术，特定领域的系统推动了跨电子平台的硬件和软件协同设计。

这个公司核心技术涵盖计算、通信、传感、驱动和机电一体化系统的硬件，为电气化、自动化和数字化提供安全、可持续的现场和边缘设备。它还涵盖集成电路和印刷电路板的基于人工智能的电子设计自动化，在功能、电气、散热和机械领域集成了数字双胞胎和数字线程解决方案。

此外，该公司的核心技术包括用于软件定义硬件的特定应用集成电路、用于能量转换和运动控制的电力电子以及用于实时工业自动化和机器人的硬件感知、支持人工智能的控制技术。

出版物

发布于：ICASSP 2026
M. Wess、J. Janser、D. Dallinger、J. Janser、M. Wess、M. Bittner、D. Schnöll、A. Jantsch

由于非线性行为和长尾声，模拟弹簧混响的建模具有挑战性。我们提出了 GCN-SSM，这是一种结合了门控卷积网络和状态空间模型的混合深度学习模型。它实现了业界领先的顶级感知质量，只需要 125.7k 个参数，即可部署现代 CPU。
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发表于：2025 年第 26 届微电子和微系统热、机械和多物理场仿真与实验国际会议 (EuroSime)
彼得·弗鲁豪夫、安德烈亚斯·韦格特、雷纳·杜德克、克斯汀·克雷西格、马蒂亚斯·普林兹、苏珊娜·里希特-特鲁默、斯文·热普卡

该研究对照 13 年热测试进行的有限元仿真进行了验证，以预测 FBGA277 和 QFN 组件的疲劳寿命。考虑模塑化合物中的材料老化和固化收缩率至关重要，省略了收缩率翻转计算出的翘曲率。与未过时的数据不同，过时的阿南德蠕变定律与物理故障模式相匹配。
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出版于：2024 年 IEEE 第 35 届个人、室内和移动无线电通信国际研讨会 (PIMRC)
L. W. Mayer、A. Hofmann、M. Schiefer、H. Radpour、M. Hofer、D. Löschenbrand、T. Zemen

我们的研究表明，在工业毫米波环境中，运行频率为 23.8 GHz 的主动 127 元素可重构智能表面 (RIS) 可绕过视线阻塞。它通过基于 FET 的放大进行控制，可以有效地将信号聚焦到目标点。测量结果证实了波束宽度性能，为室内移动跟踪提供了实用的更新标准。
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发布于：2025 年 12 月，电力电子器件和组件
马丁·赫特、伯恩哈德·哈默、马丁·萨克、卢卡斯·W·梅耶、塞巴斯蒂安·尼勒博克、马克·希勒

在这个研究项目中，我们使用从 2 MHz 到 500 MHz 的脉冲 S 参数测量得出了 SiC MOSFET 和 GaN HEMT 功率晶体管的精确的 12 元件模型。经过迭代调整的模型涵盖了挤压区域、欧姆区域和活动区域，与快速逆变器的原始测量结果非常匹配。
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出版于：2024 年欧洲能源转换大会和博览会（ECCE 欧洲）
Niklas Körwer；Martin Bischoff；Michael Laumen；Rik W. De Doncker

为了满足市场对提高生产率和灵活性的需求，当今生产机器中的算法每天都变得越来越复杂。本文建议使用强化学习和神经网络来加速生产机器的运动控制开发。该网络采用数字双胞胎进行训练，可根据变频器的动态调整电机设定值，减少跟踪错误，平滑控制，并允许在各种机器配置中灵活重复使用。
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