Cu întâlnirea de lansare din 3 și 4 iunie 2025 la Universitatea Salerno, lucrările la proiectul de cercetare „Măsurători inteligente automate, adaptive și conștiente de incertitudine folosind învățarea automată” (A3SmartML), care a început în mai și este planificat pentru o perioadă de trei ani, au început oficial. Scopul proiectului este dezvoltarea de strategii inteligente de măsurare pentru a crește semnificativ eficiența măsurărilor multidimensionale. A3SmartML reunește expertiză internațională din mai multe institute naționale de metrologie, universități și companii sub coordonarea Institutului Federal de Metrologie (PTB) din Germania și este finanțat de Parteneriatul European pentru Metrologie (EPM).
Măsurările multidimensionale sunt tehnologii cheie în metrologie și permit aplicații precum caracterizarea materialelor prin imagistică la scară nanometrică și controlul calității semiconductoarelor prin cartografierea fotocurentului cu rezoluție megapixel. Cu toate acestea, aceste proceduri sunt adesea caracterizate prin timpi lungi de măsurare, ceea ce duce la probleme în aplicarea practică, deoarece timpul în mari instalații de producție sau în controalele de calitate din liniile de producție este adesea limitat. Aceste provocări subliniază nevoia de metode de măsurare mai rapide, mai eficiente și mai inteligente. Îmbunătățirea acestor tehnologii este, de asemenea, în conformitate cu strategia europeană pentru sustenabilitate și digitalizare în cadrul Industriei 4.0 și a Pactului Verde European.
Abordările combinate permit îmbunătățirea eficienței măsurărilor multidimensionale
Pentru a crește eficiența măsurărilor multidimensionale, în acest proiect se dezvoltă strategii inteligente de măsurare prin combinarea instrumentelor învățării automate, a percepției comprimate, a regularizării și a statisticii bayesiene. Pe lângă îmbunătățirea procedurilor de măsurare, combinația învățării automate cu abordările stabilite din statistică și metode precum percepția comprimată oferă un nou potențial pentru utilizarea învățării automate în metrologie. În contextul abordărilor de învățare automată considerate, se dezvoltă metode fiabile pentru evaluarea incertitudinii, pentru a permite controlul măsurării luând în considerare incertitudinea.
Abordările recent dezvoltate găsesc aplicații în instrumentele de măsurare pentru imagistica hiperspectrală scanată, precum și în cartografierea fotocurentului semiconductoarelor. Scopul este de a dezvolta prototipuri experimentale și de a demonstra eficiența măsurărilor inteligente în aceste domenii. Pentru a demonstra relevanța pentru aplicarea practică, procedurile vor fi implementate în mai multe cazuri de utilizare.
Pentru a facilita aplicarea și difuzarea procedurilor dezvoltate, vor fi furnizate ghiduri extinse, software documentat și seturi de date de referință. Impactul pe termen lung va fi realizat prin rutine de măsurare generice, automatizate și adaptive, care sunt aplicabile pentru un spectru larg de metode de măsurare multidimensionale. Astfel, companiile din industria prelucrătoare pot utiliza rezultatele proiectului pentru a-și îmbunătăți controalele de calitate și, astfel, pentru a reduce costurile și rebuturile în sensul unei producții mai sustenabile.
WZL de la RWTH Aachen joacă un rol central în cadrul acestui proiect în dezvoltarea metodelor de evaluare a incertitudinii pentru metodele de măsurare inteligente și coordonează activitățile de difuzare a rezultatelor proiectului către grupuri relevante din știință, industrie și în domeniul învățământului universitar în pachetul de lucru 5 „Crearea Impactului”.
Proiectul (24DIT03 A3SmartML) este finanțat de Parteneriatul European pentru Metrologie și cofinanțat de Programul de Cercetare și Inovare Horizon Europe al Uniunii Europene, precum și de țările participante.
Contact:
