Verbundprojekt: Zuverlässigkeit und Qualität in der Mikroelektronikfertigung durch KI-basierte Fehleranalyse - FA2IR -

Das Projekt FA2IR will die in Deutschland vorhandene Kompetenz in der Fehleranalyse (FA) der Mikroelektronik durch eine enge Zusammenarbeit von Halbleiter- und Systemherstellern mit Geräteherstellern und Forschungsinstituten im Hinblick auf digitales Datenmanagement und künstliche Intelligenz (KI) stärken und nachhaltig auf weltweitem Spitzenniveau etablieren. Ziel ist es, FA-Datenbanken KI-fähig zu machen und verbesserte KI-basierte Methoden für verschiedene Datenanalyseaufgaben zu entwickeln. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Umsetzung des FAIR-Datenprinzips für Zugänglichkeit und Interoperabilität, die Verwendung eines standardisierten Datenformats und die Einbeziehung der FA-Ontologie für standardisiertes Wissen. Die Expertise des Matworks in der Bereitstellung von Lösungen für die automatisierte Inspektion von mikroskopischen Bildern unter Verwendung von KI-Ansätzen und die Integration der Bildanalyse-Workflows in externe Anwendungssysteme wird genutzt und weiterentwickelt. Mit Hilfe der fortschrittlichen KI-basierten Bildanalyseansätze werden die Bilddaten von Projektpartnern wie Bosch, Infineon und Zeiss analysiert und mit anderen Partnern auf Interoperabilität unter Verwendung der MLOps-Techniken getestet sowie sichergestellt, dass sie den FAIR-Datenprinzipien entsprechen. Schwerpunkt von Matworks werden die automatisierte Datenanalyse sowie das Datenmanagement sein.