成果简介随着技术发展， 对于大功率白光 LED 而言， 发光效率的提高一直是个瓶颈。针对 GaN 基器件， 由于同质 GaN 衬底价格昂贵， 因此一直没有被普遍应用到 GaN基材料生长领域。 目前一般采用在异质衬底上生长 GaN 基材料， 国内外一般采用蓝宝石衬底、 碳化硅衬底、 硅衬底等等。 这导致 GaN 基材料与异质衬底之间的热膨胀系数、 晶格系数的不匹配， 从而 GaN 基材料中缺陷密度很高， 一般在 105～108/cm2 量级。 高密度的缺陷直接导致光电器件发

北京大学物理学院宽禁带半导体研究中心沈波和杨学林课题组与俞大鹏、刘开辉课题组合作，成功实现了Si(100)衬底上单晶GaN薄膜的外延生长，相关工作于2019年7月23日在Advanced Functional Materials上在线刊登 [doi.org/10.1002/adfm.201905056]。 GaN基宽禁带半导体具有带隙大、击穿电场高、饱和电子漂移速度大等优异，能够满足现代电子技术对高温、高频、高功率等性能的要求，对国家的高技术发展和国防建设具有重要意义。由于缺乏天然的GaN单晶衬底，GaN基半导体材料和器件主要在异质衬底上外延生长。因具有大尺寸、低成本及易于集成等优点，Si衬底上外延GaN成为近年来学术界和产业界高度关注的热点领域。 目前用于GaN外延生长的Si衬底主要是Si(111)衬底，其表面原子结构为三重排列，可为六方结构的GaN外延提供六重对称表面。然而，Si(100)衬底是Si集成电路技术的主流衬底，获得Si(100)衬底上GaN外延薄膜对于实现GaN器件和Si器件的集成至关重要。但Si(100)表面原子为四重对称，外延生长时无法有效匹配；同时Si(100)表面存在二聚重构体，导致GaN面内同时存在两种不同取向的晶畴。迄今国际上还未能实现标准Si(100)衬底上单晶GaN薄膜的外延生长。图 Si(100)衬底上单晶GaN薄膜的外延生长 沈波和杨学林课题组创造性地使用单晶石墨烯作为缓冲层，在Si(100)衬底上实现了单晶GaN薄膜的外延生长，并系统研究了石墨烯上GaN外延的成核机理和外延机制。该突破不仅为GaN器件与Si器件的集成奠定了科学基础，而且对当前国际上关注的非晶衬底上氮化物半导体外延生长和GaN基柔性器件研制具有重要的指导价值。

上限低，可反向导通，dv/dt扰动和di/dt扰动等。该项成果设计出适用于N型常关GaN器件的半桥栅驱动电路，通过分离充放电路径避免栅驱动电压振铃现象的发生和dV/dt现象对栅驱动电路的干扰；同时利用高端栅极钳位技术，在自举充电路径中对BOOT电容进行钳位，防止对上开关管的损坏。 半桥GaN栅驱动电路主要指标为： ？ 独立的高侧和低侧TTL逻辑输入 ？ 1.2A/5A 峰值上拉和下拉电流 ？ 高端浮动电压轨到100V ？ 0.6Ω/2.1Ω 下拉和上拉电阻 ？ 快速的延迟时间 (28ns typ) ？ 非常优越的延时匹配（1.5ns typ）

该项成果设计出适用于N型常关GaN器件的半桥栅驱动电路，通过分离充放电路径避免栅驱动电压振铃现象的发生和dV/dt现象对栅驱动电路的干扰；同时利用高端栅极钳位技术，在自举充电路径中对BOOT电容进行钳位，防止对上开关管的损坏。

随着计算智能方法得到更广泛的应用，其从问题本身学习的能力亟待增强。为此，越来越多研究提出使用机器学习模型来驱动计算智能。通常，这种基于模型的进化算法的性能高度依赖于所采用模型的训练质量。而传统机器学习方法需要大量训练数据进行模型训练，而且受维度灾难的影响，这类方法通常很难解决维度较高的问题，约束了计算智能方法的应用范畴。课题组在IEEE Transactions on Cybernetics上发表了一种由生成对抗网络（GAN）驱动的进化多目标算法。