Con la reunión de lanzamiento el 3 y 4 de junio de 2025 en la Universidad de Salerno, se han iniciado oficialmente los trabajos en el proyecto de investigación "Mediciones inteligentes automatizadas, adaptativas y conscientes de la incertidumbre utilizando aprendizaje automático" (A3SmartML), que comenzó en mayo y está planificado para un período de tres años. El objetivo del proyecto es desarrollar estrategias de medición inteligentes para aumentar significativamente la eficiencia de las mediciones multidimensionales. A3SmartML reúne experiencia internacional de varios institutos nacionales de metrología, universidades y empresas bajo la coordinación del Instituto Federal de Metrología (PTB) en Alemania y es financiado por la Asociación Europea de Metrología (EPM).
Las mediciones multidimensionales son tecnologías clave en metrología y permiten aplicaciones como la caracterización de materiales mediante imágenes a escala nanométrica y el control de calidad de semiconductores mediante mapeo de fotocorriente con resolución de megapíxeles. Sin embargo, estos procedimientos a menudo están marcados por largos tiempos de medición, lo que genera problemas en la aplicación práctica, ya que el tiempo en grandes instalaciones de producción o en controles de calidad en líneas de producción a menudo es limitado. Estos desafíos subrayan la necesidad de procedimientos de medición más rápidos, eficientes e inteligentes. La mejora de estas tecnologías también está en línea con la estrategia europea para la sostenibilidad y la digitalización en el marco de la Industria 4.0 y el Pacto Verde Europeo.
Enfoques combinados permiten mejorar la eficiencia de las mediciones multidimensionales
Para aumentar la eficiencia de las mediciones multidimensionales, este proyecto desarrolla estrategias de medición inteligentes mediante la combinación de herramientas de aprendizaje automático, compresión de datos, regularización y estadística bayesiana. Además de mejorar los procedimientos de medición, la combinación de aprendizaje automático con enfoques establecidos de estadística y métodos como la compresión de datos ofrece un nuevo potencial para el uso de aprendizaje automático en metrología. En el contexto de los enfoques de aprendizaje automático considerados, se desarrollan métodos confiables para la evaluación de la incertidumbre, para permitir un control de la medición teniendo en cuenta la incertidumbre.
Los nuevos enfoques desarrollados se aplican en instrumentos de medición para la imagenología hiperespectral escaneada y el mapeo de fotocorriente de semiconductores. El objetivo es desarrollar prototipos experimentales y demostrar la eficiencia de las mediciones inteligentes en estas áreas. Para demostrar la relevancia para la aplicación práctica, los procedimientos se implementan en varios casos de uso.
Para facilitar la aplicación y difusión de los procedimientos desarrollados, se proporcionarán guías extensas, software documentado y conjuntos de datos de referencia. El impacto a largo plazo se logrará a través de rutinas de medición genéricas, automatizadas y adaptativas que son aplicables a un amplio espectro de procedimientos de medición multidimensionales. De este modo, las empresas de la industria manufacturera pueden utilizar los resultados del proyecto para mejorar sus controles de calidad y, por lo tanto, reducir costos y desperdicios en el sentido de una producción más sostenible.
El WZL de RWTH Aachen asume un papel central en este proyecto en el desarrollo de métodos para la evaluación de la incertidumbre de los procedimientos de medición inteligentes y coordina las actividades para la difusión de los resultados del proyecto a grupos relevantes de la ciencia, la industria y en el ámbito de la enseñanza universitaria en el paquete de trabajo 5 "Creando Impacto".
El proyecto (24DIT03 A3SmartML) es financiado por la Asociación Europea de Metrología y cofinanciado por el Programa de Investigación e Innovación Horizonte Europa de la Unión Europea, así como por los países participantes.
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