Forscher setzen auf KI für die Fehleranalyse in der Mikroelektronik

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Fraunhofer-Institut für Mikrostruktur von Werkstoffen und Systemen IMWS

Expertenwissen für unerfahrenes Personal erschließen

Aus bereits vorhandenen Fehlerkatalogen, Datenbanken und Literatur würden Daten dabei mittels natürlicher Sprachverarbeitung in einem definierten Format abgeleitet und dem Fehleranalyseingenieur als Wissensbasis zur Verfügung gestellt. So könnten bereits bekannte Fehlermodi und Degradationsmechanismen schneller identifiziert und verifiziert werden. Messdaten (elektrische Kennlinien, Signalverläufe, Spektren und mikroskopische Bilder) können nach Aussage der Beteiligten dann kombiniert ausgewertet und Defekte schneller und sicherer erkannt werden. Das ultimatives Ziel ist es, maschinelle Lernmodelle zu trainieren, die schließlich einen Defekt und dessen Ursache in einer Probe mit minimalem Analyseaufwand und personellem Einsatz identifizieren. Ein weiterer großer Vorteil bestehe auch darin, dass die menschliche Beeinflussung bei der Dateninterpretation reduziert werde und Expertenwissen auch für ungeübtes Personal leichter anwendbar sei.

Diese Partner wollen die Fehleranalyse verbessern

Insgesamt soll eine umfassende und vollständig integrierte Umgebung für die Verarbeitung und Verwaltung digitaler Daten, Algorithmen, Methoden und Modelle für maschinelles Lernen aufgebaut werden. Diese könnten dann global anwendbar sein und dynamisch auf neue Daten und Fälle erweitert werden. Dafür haben Infineon, Bosch, Zeiss, PVA Tepla AS GmbH, Matworks GmbH, die Universität Stuttgart sowie eben das Fraunhofer-IWMS ihre Kompetenzen gebündelt. Partner aus Schweden, den Niederlanden und Frankreich unterstützen die Arbeit zusätzlich.

Inhalt des Artikels:

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Stand: 08.12.2025

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