З початковою зустріччю 3 та 4 червня 2025 року в Університеті Салерно розпочалися роботи над дослідницьким проєктом «Автоматизоване, адаптивне та обізнане про невизначеність розумне вимірювання з використанням машинного навчання» (A3SmartML), який розпочався в травні та запланований на три роки. Метою проєкту є розробка інтелектуальних стратегій вимірювання для значного підвищення ефективності багатовимірних вимірювань. A3SmartML об'єднує міжнародну експертизу з кількох національних метрологічних інститутів, університетів та компаній під координацією Фізико-технічного федерального інституту (PTB) у Німеччині та фінансується Європейським партнерством з метрології (EPM).
Багатовимірні вимірювання є ключовими технологіями в метрології та дозволяють застосування, такі як характеристика матеріалів за допомогою зображень у наномасштабі та контроль якості напівпровідників за допомогою фотострумової картографії з мегапіксельною роздільною здатністю. Однак ці процеси часто характеризуються тривалими часами вимірювання, що в практичному застосуванні призводить до проблем, оскільки час у великих виробничих установках або під час контролю якості на виробничих лініях часто обмежений. Ці виклики підкреслюють потребу в швидших, ефективніших та інтелектуальніших методах вимірювання. Поліпшення цих технологій також відповідає європейській стратегії сталого розвитку та цифровізації в рамках Індустрії 4.0 та європейської Зеленої угоди.
Комбіновані підходи дозволяють покращити ефективність багатовимірних вимірювань
Для підвищення ефективності багатовимірних вимірювань у цьому проєкті розробляються інтелектуальні стратегії вимірювання шляхом поєднання інструментів машинного навчання, стиснутого сенсингу, регуляризації та байєсівської статистики. Окрім покращення методів вимірювання, поєднання машинного навчання з усталеними підходами з статистики та методами, такими як стиснутий сенсинг, відкриває нові можливості для використання машинного навчання в метрології. У контексті розглянутих підходів машинного навчання розробляються надійні методи оцінки невизначеності, щоб забезпечити контроль вимірювання з урахуванням невизначеності.
Нові розроблені підходи знаходять застосування в вимірювальних приладах для скануючої гіперспектральної зображення, а також фотострумової картографії напівпровідників. Метою є розробка експериментальних прототипів та демонстрація ефективності розумних вимірювань у цих сферах. Щоб продемонструвати актуальність для практичного застосування, методи будуть впроваджені в кількох випадках використання.
Для спрощення застосування та поширення розроблених методів будуть надані обширні посібники, задокументоване програмне забезпечення та набори даних для посилань. Довгостроковий вплив буде досягнуто завдяки загальним, автоматизованим та адаптивним вимірювальним рутинам, які можуть бути застосовані до широкого спектру багатовимірних вимірювальних методів. Таким чином, компанії обробної промисловості можуть використовувати результати проекту для покращення контролю якості та, таким чином, зменшити витрати та відходи в контексті більш сталого виробництва.
WZL RWTH Ахена відіграє центральну роль у цьому проєкті в розробці методів оцінки невизначеності інтелектуальних методів вимірювання та координує діяльність щодо поширення результатів проєкту серед відповідних груп з науки, промисловості та в сфері університетської освіти в робочому пакеті 5 «Створення впливу».
Проєкт (24DIT03 A3SmartML) фінансується Європейським партнерством з метрології та співфінансується Програмою досліджень та інновацій Horizon Europe Європейського Союзу, а також країнами-учасницями.
Контакт:
