Verbundprojekt: Zuverlässige Mikroelektronik durch KI-basierte Fehleranalyse - FA4.0 -; Teilvorhaben: Intelligente Methoden auf der Basis des maschinellen Lernens zur Unterstützung der Fehleranalytik

Zielstellung des Teilvorhabens ist die Erarbeitung innovativer Methoden zur KI-Basierten Unterstützung der Fehleranalyse. Speziell für die zerstörungsfreien Defektlokalisierungsansätze ist häufig eine umfassende Erfahrung des Operators notwendig, um eine bestmögliche Ergebnisinterpretation zu erhalten. Die Analyse der akquirierten Signale ist dabei äußerst komplex und aufwendig. Ansätze aus dem maschinellen Lernen werden hierfür herangezogen und zur Analyse akustischer und thermische Signale entsprechend verwandt. Die Erstellung der Methoden und Algorithmen, sowie das Trainieren überwacht lernender Methoden ist die Basis einer solchen Herangehensweise. Weiterhin ist ein für die korrelative Analytik benötigtes Probenhaltesystem erforderlich, um das umfangreiche Material an Trainingsdaten zur Annotation der Proben und Defekttypen zu erhalten. Mit einer solchen Hardware wird es möglich neben der Charakterisierung auch bis in die Mikrostruktur (TEM, ToF-SIMS, EDX, etc.) vorzudringen, um die physikalischen Zusammenhänge hinter einem Fehlermodus zu erforschen.