S kick-off meetingem 3. a 4. června 2025 na Univerzitě v Salernu oficiálně začaly práce na výzkumném projektu „Automatizované, adaptivní a na nejistotu citlivé inteligentní měření pomocí strojového učení“ (A3SmartML), který byl zahájen v květnu a je plánován na období tří let. Cílem projektu je vývoj inteligentních měřicích strategií, které významně zvýší efektivitu vícerozměrného měření. A3SmartML spojuje mezinárodní odborné znalosti z několika národních metrologických institutů, univerzit a firem pod koordinací Fyzikálně-technického spolkového ústavu (PTB) v Německu a je financován Evropským partnerstvím pro metrologii (EPM).
Vícerozměrná měření jsou klíčovými technologiemi v metrologii a umožňují aplikace jako charakterizaci materiálů pomocí zobrazování v nanoměřítku a kontrolu kvality polovodičů pomocí fotoproudového mapování s megapixelovým rozlišením. Tyto postupy jsou však často charakterizovány dlouhými měřicími časy, což v praktické aplikaci způsobuje problémy, protože čas v rozsáhlých výrobních zařízeních nebo při kontrolách kvality v výrobních linkách je často omezený. Tyto výzvy ukazují na potřebu rychlejších, efektivnějších a inteligentnějších měřicích metod. Zlepšení těchto technologií je také v souladu s evropskou strategií pro udržitelnost a digitalizaci v rámci průmyslu 4.0 a evropského Zeleného údělu.
Kombinované přístupy umožňují zlepšení efektivity vícerozměrného měření
Pro zvýšení efektivity vícerozměrného měření se v tomto projektu vyvíjejí inteligentní měřicí strategie kombinací nástrojů strojového učení, komprimovaného snímání, regularizace a Bayesovské statistiky. Kromě zlepšení měřicích metod nabízí kombinace strojového učení s etablovanými přístupy ze statistiky a metodami jako komprimované snímání nový potenciál pro využití strojového učení v metrologii. V kontextu zvažovaných přístupů strojového učení se vyvíjejí spolehlivé metody pro hodnocení nejistoty, aby bylo možné kontrolovat měření s ohledem na nejistotu.
Nově vyvinuté přístupy nacházejí uplatnění v měřicích přístrojích pro skenovací hyperspektrální zobrazování a fotoproudové mapování polovodičů. Cílem je vyvinout experimentální prototypy a demonstrovat efektivitu inteligentních měření v těchto oblastech. Aby byla prokázána relevance pro praktickou aplikaci, budou postupy implementovány v několika případech použití.
Pro usnadnění aplikace a šíření vyvinutých postupů budou poskytnuty rozsáhlé příručky, zdokumentovaný software a referenční datové sady. Dlouhodobý dopad bude dosažen prostřednictvím generických, automatizovaných a adaptivních měřicích rutin, které jsou použitelné pro široké spektrum vícerozměrných měřicích metod. Tak mohou společnosti zpracovatelského průmyslu využít výsledky projektu k zlepšení svých kontrol kvality a tím snížit náklady a odpad v zájmu udržitelnější výroby.
WZL RWTH Aachen hraje v tomto projektu centrální roli při vývoji metod pro hodnocení nejistoty inteligentních měřicích metod a koordinuje aktivity pro šíření výsledků projektu relevantním skupinám ze vědy, průmyslu a v oblasti univerzitního vzdělávání v pracovním balíčku 5 „Vytváření dopadu“.
Projekt (24DIT03 A3SmartML) je financován Evropským partnerstvím pro metrologii a spolufinancován programem Horizon Europe pro výzkum a inovace Evropské unie a účastnícími se zeměmi.
Kontakt:
