哈尔滨工业大学张墅野博士团队JMI最新综述 | 机器学习驱动的电子封装设计与优化

本文综述了机器学习在电子封装设计与优化中的应用及未来发展。背景方面，电子封装日益复杂和小型化，传统方法难以处理多维数据和复杂关系。研究目的上，机器学习作为数据驱动技术，能够从海量数据中学习潜在规律，弥补传统方法的不足。文章详细介绍了机器学习在电子封装四大领域的应用，包括缺陷检测、材料优化、可靠性分析和结构优化。结论指出，未来研究应关注数据质量提升、模型效率与泛化能力的创新，以及与其他技术的协同集成，以进一步推动电子封装设计与优化的创新。