Avec la réunion de lancement les 3 et 4 juin 2025 à l'Université de Salerne, les travaux sur le projet de recherche « Mesures intelligentes automatisées, adaptatives et conscientes de l'incertitude utilisant l'apprentissage automatique » (A3SmartML), qui a débuté en mai et est prévu pour une durée de trois ans, ont officiellement commencé. L'objectif du projet est de développer des stratégies de mesure intelligentes afin d'augmenter significativement l'efficacité des mesures multidimensionnelles. A3SmartML regroupe une expertise internationale provenant de plusieurs instituts nationaux de métrologie, universités et entreprises sous la coordination de l'Institut fédéral de métrologie (PTB) en Allemagne et est financé par le Partenariat européen sur la métrologie (EPM).
Les mesures multidimensionnelles sont des technologies clés en métrologie et permettent des applications telles que la caractérisation des matériaux par imagerie à l'échelle nanométrique et le contrôle qualité des semi-conducteurs par cartographie de photop courant avec une résolution mégapixel. Cependant, ces procédures sont souvent caractérisées par de longs temps de mesure, ce qui pose des problèmes dans l'application pratique, car le temps est souvent limité dans les grandes installations de production ou lors des contrôles qualité sur les lignes de production. Ces défis soulignent le besoin de méthodes de mesure plus rapides, plus efficaces et plus intelligentes. L'amélioration de ces technologies est également en accord avec la stratégie européenne pour la durabilité et la numérisation dans le cadre de l'industrie 4.0 et du Green Deal européen.
Des approches combinées permettent d'améliorer l'efficacité des mesures multidimensionnelles
Pour augmenter l'efficacité des mesures multidimensionnelles, ce projet développe des stratégies de mesure intelligentes par la combinaison d'outils d'apprentissage automatique, de compression de données, de régularisation et de statistiques bayésiennes. En plus d'améliorer les méthodes de mesure, la combinaison de l'apprentissage automatique avec des approches établies en statistiques et des méthodes telles que la compression de données offre un nouveau potentiel pour l'utilisation de l'apprentissage automatique en métrologie. Dans le contexte des approches d'apprentissage automatique considérées, des méthodes fiables pour évaluer l'incertitude sont développées afin de permettre un contrôle des mesures en tenant compte de l'incertitude.
Les nouvelles approches développées trouvent application dans des instruments de mesure pour l'imagerie hyperspectrale par balayage ainsi que la cartographie de photop courant des semi-conducteurs. L'objectif est de développer des prototypes expérimentaux et de démontrer l'efficacité des mesures intelligentes dans ces domaines. Pour démontrer la pertinence pour l'application pratique, les procédures seront mises en œuvre dans plusieurs cas d'utilisation.
Pour faciliter l'application et la diffusion des procédures développées, des guides complets, des logiciels documentés et des ensembles de données de référence seront fournis. Un impact à long terme sera obtenu grâce à des routines de mesure génériques, automatisées et adaptatives, applicables à un large éventail de méthodes de mesure multidimensionnelles. Ainsi, les entreprises de l'industrie manufacturière pourront utiliser les résultats du projet pour améliorer leurs contrôles qualité et réduire ainsi les coûts et le gaspillage dans une optique de production plus durable.
Le WZL de la RWTH Aachen joue un rôle central dans ce projet dans le développement des méthodes d'évaluation de l'incertitude des méthodes de mesure intelligentes et coordonne les activités de diffusion des résultats du projet auprès de groupes pertinents issus de la science, de l'industrie et du domaine de l'enseignement universitaire dans le paquet de travail 5 « Créer un impact ».
Le projet (24DIT03 A3SmartML) est financé par le Partenariat européen sur la métrologie et cofinancé par le programme de recherche et d'innovation Horizon Europe de l'Union européenne ainsi que par les pays participants.
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