<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>TCAD on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/tcad/</link><description>Recent content in TCAD on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Tue, 29 Sep 2026 07:34:34 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/tcad/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>반도체 소자 안의 3차원 계산 격자를 그대로 읽는 신경망을 만들어, 오래 걸리는 정밀 시뮬레이션을 훨씬 빠른 예측으로 대신하게 한 연구다.</title><link>https://techllm.github.io/posts/mesh-native-physics-informed-graph-surrogates-for-tcad-in-the-loop-des/</link><pubDate>Tue, 29 Sep 2026 07:34:34 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/mesh-native-physics-informed-graph-surrogates-for-tcad-in-the-loop-des/</guid><description>TCAD 시뮬레이션을 사면체 메쉬 위에서 직접 동작하는 물리정보 GAT 대리 모델로 대체해 3D GaN FinFET 설계 공간 탐색 비용을 크게 줄이는 방법을 제안한다. 모델은 전위 ψ와 전자·정공 준페르미 레벨 Φn, Φp를 노드별로 예측하고, 데이터 손실에 유한체적 전류 연속 잔차를 결합한다. 5개 GATv2 모델의 딥 앙상블이 노드별 불확실성을 만들고, 능동학습 루프가 큰 후보 풀 중 가장 유익한 설계만 Sentaurus 풀 시뮬레이션으로 넘긴다.</description></item></channel></rss>