S kick-off srečanjem 3. in 4. junija 2025 na Univerzi v Salernu so se uradno začela dela na raziskovalnem projektu „Avtomatizirana, prilagodljiva in negotovostno ozaveščena pametna merjenja z uporabo strojnega učenja“ (A3SmartML), ki se je začel maja in je načrtovan za obdobje treh let. Cilj projekta je razvoj inteligentnih merilnih strategij za znatno povečanje učinkovitosti večdimenzionalnih meritev. A3SmartML združuje mednarodno strokovno znanje iz več nacionalnih metrologijskih inštitutov, univerz in podjetij pod koordinacijo Fizikalno-tehnične zvezne agencije (PTB) v Nemčiji in ga financira Evropsko partnerstvo za metrologijo (EPM).
Večdimenzionalna merjenja so ključne tehnologije v metrologiji in omogočajo aplikacije, kot so karakterizacija materialov z uporabo slik v nanometrskem merilu in nadzor kakovosti polprevodnikov z uporabo fotostromskega kartiranja z ločljivostjo v megapikselih. Vendar pa so ti postopki pogosto obremenjeni z dolgimi časovnimi merjenji, kar v praktični uporabi povzroča težave, saj je čas v velikih proizvodnih obratih ali pri nadzoru kakovosti v proizvodnih linijah pogosto omejen. Te izzive poudarjajo potrebo po hitrejših, učinkovitejših in pametnejših merilnih postopkih. Izboljšanje teh tehnologij je tudi v skladu z evropsko strategijo za trajnost in digitalizacijo v okviru Industrije 4.0 in evropskega Zelene pogodbe.
Kombinirani pristopi omogočajo izboljšanje učinkovitosti večdimenzionalnih meritev
Za povečanje učinkovitosti večdimenzionalnih meritev se v tem projektu razvijajo inteligentne merilne strategije z združevanjem orodij strojnega učenja, stisnjenega zaznavanja, regularizacije in Bayesove statistike. Poleg izboljšanja merilnih postopkov kombinacija strojnega učenja z uveljavljenimi pristopi iz statistike in metodami, kot je stisnjeno zaznavanje, ponuja nov potencial za uporabo strojnega učenja v metrologiji. V kontekstu obravnavanih pristopov strojnega učenja se razvijajo zanesljive metode za oceno negotovosti, da se omogoči nadzor merjenja ob upoštevanju negotovosti.
Novo razviti pristopi se uporabljajo v merilnih instrumentih za skeniranje hiperspektralne slikovne analize ter fotostromskega kartiranja polprevodnikov. Cilj je razviti eksperimentalne prototipe in pokazati učinkovitost pametnih meritev na teh področjih. Da bi pokazali relevantnost za praktično uporabo, se postopki izvajajo v več primerih uporabe.
Za poenostavljeno uporabo in širjenje razvitega postopka bodo na voljo obsežni priročniki, dokumentirana programska oprema in referenčni podatkovni nizi. Dolgoročni vpliv bo dosežen z generičnimi, avtomatiziranimi in prilagodljivimi merilnimi rutini, ki so uporabne za širok spekter večdimenzionalnih merilnih postopkov. Tako lahko podjetja v predelovalni industriji izkoristijo rezultate projekta za izboljšanje svojih nadzorov kakovosti in s tem zmanjšajo stroške in odpadke v smislu trajnostnejše proizvodnje.
WZL RWTH Aachen prevzema osrednjo vlogo v tem projektu pri razvoju metod za oceno negotovosti inteligentnih merilnih postopkov in usklajuje dejavnosti za širjenje rezultatov projekta med relevantne skupine iz znanosti, industrije in na področju univerzitetnega poučevanja v delovnem paketu 5 „Ustvarjanje vpliva“.
Projekt (24DIT03 A3SmartML) financira Evropsko partnerstvo za metrologijo in sofinancira Evropski program za raziskave in inovacije Horizon Europe ter sodelujoče države.
Kontakt:
