公司核心技術

集成電路、工業和功率電子

我們在這個技術領域的研究涵蓋了從 AI 驅動的 EDA、IC/PCB 設計和製造，到電氣化、自動化和數位化軟體定義硬體的可持續發展，整合電子硬件、軟件和機電系統。

想像一下，如果 AI、數位雙胞胎和軟體定義硬體需要更少的硬體和能源

如果工業智能直接存在於物理工作的地方，該怎麼辦？隨著工廠、製造系統和能源網路需要更大的自主性，依靠大型伺服器類型或雲端運算會導致延遲、耗電量和硬體佔用量瓶頸。自動化的未來需要智慧才能更接近機器邊緣。這種方法使用了實體硬件的一部分，並提供極高的能源效率。

重要的是為工業系統提供更高效的運算、感測、電源電子和嵌入式 AI 功能的解決方案。

集成電路、工業和功率電子產品包括用於數位、類比和混合信號系統、印刷電路板以及通用或應用特定運算，包括人工智能和安全工作負載的先進硬體架構。

設計流程利用機器學習和生成人工智能進行硬件設計和驗證。它們涵蓋整合、縮小化、製造流程以及可持續產品的完整生命週期。通過利用數字線程和數字雙重技術，領域特定的系統驅動跨電子平台的硬件和軟件共同設計。

這個公司核心技術涵蓋運算、通訊、感測、驅動和機電子系統的硬體，以實現安全、可持續的現場和邊緣裝置，用於電氣化、自動化和數位化。它還涵蓋了支援 AI 的電子設計自動化，適用於集成電路和印刷電路板，在功能、電氣、熱和機械領域整合數位雙螺紋和數位螺紋解決方案。

此外，該公司核心技術包括軟體定義硬件的應用特定集成電路，用於能源轉換和運動控制的功率電子產品，以及硬件感知、支持人工智能的控制技術，用於實時工業自動化和機器人。

出版物

發表於:工資安編碼協會 2026 年
·M· 韋斯、傑·詹瑟、德·達林格、約翰·詹瑟、麥·韋斯、麥·比特納、戴德·施諾爾、亞·揚奇

由於非線性行為和長尾，模擬彈簧殘響的建模具有挑戰性。我們提出了 GCN-SSM，這是一種結合了門式迴旋網和狀態空間模型的混合式深度學習模型。實現領先業界的感知品質，只需 125.7k 參數，並允許現代化的 CPU 部署。
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發表於:2025 第 26 屆微電子和微系統熱、機械和多物理學模擬和實驗國際研討會（EuroSime）
彼得·弗魯豪夫、安德烈亞斯·韋格特、雷納·杜德克、凱斯汀·克雷西格、馬蒂亞斯·普林茨、蘇珊娜·里希特·特魯默、斯文·瑞澤卡

本研究根據 13 年熱測試驗證 FE 模擬，以預測 FBGA277 和 QFN 元件的疲勞壽命。考慮成型化合物中的材料老化和固化收縮是至關重要的，省略收縮翻轉計算的扭曲率。與未老化的數據不同，老化的 Anand 爬行定律與物理故障模式相匹配。
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發表於：2024 IEEE 第 35 屆個人、室內和移動無線電通信國際研討會（PIMRC）
·L·W· 邁爾、阿·霍夫曼、麥·史基弗、赫·拉德普爾、麥·霍弗、戴德·洛申布蘭德、特·澤門

我們的研究顯示了一種主動式 127 元素可重新配置的智能表面 (RIS)，以 23.8 GHz 頻率運行，繞過工業 mmWave 環境中的視線阻塞。通過基於 FET 的放大控制，它有效地將信號聚焦到目標點上。測量結果確認波束寬性能，為行動室內追蹤提供實用的更新標準。
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發表於:2025 年 12 月, 電力電子設備和組件
馬丁·赫格特、伯恩哈默、馬丁·薩克、盧卡斯 ·W· 邁爾、塞巴斯蒂安·尼勒博克、馬克·希勒

在這個研究項目中，我們使用從 2 MHz 到 500 MHz 的脈衝 S 參數量測量為 SiC MOSFET 和 GaN HEMT 功率晶體管導出精確的 12 元素模型。這款反覆調整的模型涵蓋截斷、歐姆區域和活動區域，與快速逆變器的原始測量結果非常相匹配。
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發表於：2024 年能源轉換大會暨歐洲博覽會（ECCE 歐洲）
尼克拉斯·科爾韋爾；馬丁·比肖夫；邁克爾·勞門；里克 ·W· 德·唐克

當今生產機器中的演算法每天都變得越來越複雜，以符合市場對提高生產力和靈活性的需求。本文建議使用強化學習和神經網絡來加速生產機器的運動控制開發。該網路經過數位雙體訓練，可根據頻率轉換器動態調整馬達設定點，減少下列錯誤、平滑控制，並在各種機器組態中靈活重複使用。
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