{"id":11357,"date":"2021-12-16T09:09:12","date_gmt":"2021-12-16T09:09:12","guid":{"rendered":"https:\/\/cyber-valley.de\/news\/ml-beschleunigt-industriellen-optimierungsprozess\/"},"modified":"2026-07-15T14:44:41","modified_gmt":"2026-07-15T14:44:41","slug":"ml-beschleunigt-industriellen-optimierungsprozess","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/ml-beschleunigt-industriellen-optimierungsprozess\/","title":{"rendered":"ML beschleunigt industriellen Optimierungsprozess"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Ein interdisziplin\u00e4res Forscherteam des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme, des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Festk\u00f6rperforschung, der Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen und der Robert Bosch GmbH setzt Methoden des Bayes\u2019schen Maschinellen Lernens (ML) ein, um den Optimierungsprozess von Kupferbeschichtungen f\u00fcr Mikrochips zu beschleunigen. Auf diese Weise kann das Verfahren im Vergleich zu einem herk\u00f6mmlichen Optimierungsansatz um das F\u00fcnfzehnfache beschleunigt werden.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mikrochips sind praktisch fester Bestandteil eines jeden elektrischen Produkts. Ein Metall, das bei der Herstellung dieser Chips sehr h\u00e4ufig zum Einsatz kommt, ist Kupfer. Das weiche Metall ist f\u00fcr die Herstellung von Mikrochip-Produkten unverzichtbar, da es Strom und W\u00e4rme hervorragend leitet. Damit jedoch Kupfer sein volles Potenzial entfalten kann, darf es nicht korrodieren. Daher wird bei der Herstellung von Mikrochips das Kupfer mit einer d\u00fcnnen Schicht Aluminiumoxid \u00fcberzogen. Dieser Verkapselungsprozess nennt sich Atomic Layer Deposition \u2013 kurz ALD.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Die Optimierung des Beschichtungsprozesses ist langwierig und kostspielig<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Beschichtung von Kupfer ist ein schwieriges Verfahren. Es erfordert viel technisches Know-how, viele Stunden manuelle Arbeit und zahlreiche Versuche, um die optimalen Parameter zu finden, damit am Ende die Schicht fehlerfrei (d. h. ohne L\u00f6cher, Dellen oder L\u00fccken) und m\u00f6glichst d\u00fcnn aufgetragen ist. Das ist erstens wichtig, weil ein Mikrochip gerade mal so gro\u00df ist wie eine Hausstaubmilbe, es also nur wenig Platz gibt. Zweitens ist Aluminiumoxid kostspielig: Bei der Produktion von Tausenden, wenn nicht gar Millionen von Mikrochips, machen sich selbst ein paar Nanometer in der Gewinnspanne bemerkbar. Drittens sind L\u00f6cher, L\u00fccken und Dellen unerw\u00fcnschte Einfallst\u00fcren f\u00fcr Korrosion.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein interdisziplin\u00e4res Team von Forschenden des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme, des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Festk\u00f6rperforschung, der Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen und der Robert Bosch GmbH \u2013 einem Industriepartner im Forschungsverbund Cyber\u00a0Valley \u2013 hat eine Methode entwickelt, Defekte in der Schicht zu minimieren, den Optimierungsprozess zu beschleunigen und die Kosten f\u00fcr die Beschichtung von Kupfer zu senken. Sie setzten Bayes&#8217;sche Methoden des maschinellen Lernens ein und beschleunigten so den Optimierungsprozess um das F\u00fcnfzehnfache.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Bayes\u2019sche Optimierung<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eUnebenheiten in der Beschichtung k\u00f6nnen durch eine dickere Beschichtung reduziert werden, aber das kostet mehr und die Schicht nimmt immer gr\u00f6\u00dferen Raum ein. F\u00fcr Ingenieure sind viele Iterationen erforderlich, um die ideale Beschichtung mit wenigen bis gar keinen Fehlern zu finden. In der Industrie dauert es noch l\u00e4nger, Wochen oder Monate, und kostet daher Tausende von Euro pro Iteration. Daher ist es eine gro\u00dfe Leistung, den Optimierungsprozess durch Bayes\u2019sche Optimierung von 30 oder 40 Arbeitsschritten auf nur zwei oder drei zu reduzieren\u201c, sagt G\u00fcl Dogan, Doktorandin der Abteilung f\u00fcr Moderne Magnetische Systeme am Max-Planck-Institut f\u00fcr Intelligente Systeme (MPI-IS) und der Robert Bosch GmbH. Sie ist Erstautorin der Publikation Bayesian Machine Learning for Efficient Minimization of Defects in ALD Passivation Layers, die in der Zeitschrift Applied Materials and Interfaces ver\u00f6ffentlicht wurde.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><img decoding=\"async\" alt=\"\" src=\"\/uploads\/ckeditor\/pictures\/785\/content_Figure1.png\" style=\"width: 1066px; height: 960px;\"\/><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Abbildung 1: W\u00e4hrend das System neue Datenpunkte sammelt &#8211; die blauen Markierungen im unteren Bild &#8211; aktualisiert es die Vorhersage \u00fcber das System, und auf der Grundlage dieser Vorhersage schl\u00e4gt die Bayes\u2019sche Optimierung einen neuen zu testenden Parametersatz vor.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eWir nutzen maschinelles Lernen, um bessere Ergebnisse zu erzielen als konventionelle Optimierungsmethoden. Unser Algorithmus arbeitet mit den Experten zusammen und lernt aus ihren Erfahrungen \u2013 mit Erfolg: Wir haben in dem Aluminiumoxid-Schutzfilm so gut wie keine Porosit\u00e4t und reduzieren damit die Korrosion erheblich\u201c, erg\u00e4nzt Sinan Demir, Doktorand der Abteilung f\u00fcr Physische Intelligenz am MPI-IS, die von Prof. Metin Sitti geleitet wird.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wie gut die Beschichtung gelingt, h\u00e4ngt von mehreren Parametern ab: wie lange die Kupferoberfl\u00e4che mit einem Ar\/H2-Plasma vorbehandelt und damit gereinigt wird, von der Abscheidetemperatur von \u00fcber 200 \u00b0C und der Pulsdauer von 60 ms beim Aufbringen des Aluminiumoxids. Alle Parameter und ihr Zusammenspiel beeinflussen die Korrosionsbest\u00e4ndigkeit. Der Algorithmus ist in der Lage, den optimalen Parametersatz in nur wenigen Iterationen zu finden.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Gelerntes auf andere Prozesse \u00fcbertragen<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eNehmen wir an, die Leistung des Optimierungsprozesses ist durch diese orangefarbene Funktion in Abbildung 1 definiert. Nehmen wir an, dass unsere Parameter den Optimierungsprozess entsprechend dieser Funktion beeinflussen. Wir beginnen ohne jegliches Vorwissen. Wenn wir neue Datenpunkte sammeln \u2013 die blauen Marker im unteren Bild \u2013 aktualisieren wir die Vorhersage \u00fcber das System. Auf der Grundlage dieser Vorhersage schl\u00e4gt die Bayes&#8217;sche Optimierung einen neu zu testenden Satz an Parametern vor, der die Leistung des Systems verbessern kann. Dann f\u00fchren wir das Experiment unter Verwendung dieses neuen Parametersatzes durch. Wir fahren so lange mit dem Testen und der Auswahl neuer Parameters\u00e4tze fort, bis wir unser Ziel oder unsere Designvorgabe erreicht haben\u201c, so Demir weiter.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Beschichtung von Kupfer ist nur eine Herausforderung. In den Materialwissenschaften gibt es noch viele weitere. \u201eDas ist der Vorteil der Bayes&#8217;schen Methoden des maschinellen Lernens: Die Erkenntnisse, die man aus einem Optimierungsprozess gewinnt, lassen sich auf andere Materialien und Prozesse in allen Bereichen der Materialwissenschaft \u00fcbertragen. Man f\u00e4ngt nicht jedes Mal bei Null an\u201c, sagt Demir abschlie\u00dfend.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":11702,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"cv-tag":[],"location":[],"network-role":[],"news-category":[],"user-group":[247],"class_list":["post-11357","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","user-group-phd-student"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.7 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>ML beschleunigt industriellen Optimierungsprozess - Cyber Valley<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cyber-valley.de\/de\/news\/ml-beschleunigt-industriellen-optimierungsprozess\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"ML beschleunigt industriellen Optimierungsprozess - Cyber Valley\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ein interdisziplin\u00e4res Forscherteam des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Intelligente Systeme, des Max-Planck-Instituts f\u00fcr Festk\u00f6rperforschung, der Technischen Universit\u00e4t M\u00fcnchen und der Robert Bosch GmbH setzt Methoden des Bayes\u2019schen Maschinellen Lernens (ML) ein, um den Optimierungsprozess von Kupferbeschichtungen f\u00fcr Mikrochips zu beschleunigen. 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