Promotion - ML-gestützter Entwurf von hochzuverlässigen­­,­­ kognitiven Sensornetzen in der Halbleiterfertigung

Promotion - ML-gestützter Entwurf von hochzuverlässigen, kognitiven Sensornetzen in der Halbleiterfertigung Ziel der Promotion ist die Schaffung eines zuverlässigen und kognitiven Sensornetzwerkes (mit unterschiedlichen Sensorarten, -positionen und -typen), welches im Rahmen der Sensorfusion Störgrößen erkennt (z.B. Signaldrift). Daher sollte es möglich sein, ein zentrales Bewusstsein (»sensorischer Cortex«) der Sensoren zu ermöglichen, das durch ein laufendes Lernen aufgebaut wird. Mit diesem Ansatz könnten wichtige Eigenschaften für die Zuverlässigkeit, wie Selbstheilung bzw. Reparieren, automatische Kalibrierung bzw. Einlernen und Optimierung innerhalb des Sensornetzwerkes ermöglicht werden. Während Ihrer Promotion führen Sie hauptsächlich wissenschaftliche Recherchen zu den systemtheoretischen Ansätzen, z.B. aus Automotive und Biologie (Stand der Technik sowie Forschung) durch. Sie entwickeln Systemeigenschaften, theoretische Lösungsansätze und Modelle von Sensornetzwerken, inklusive methodischer Beweisführung, ggf. durch simulative Validierung. Des Weiteren konstruieren sowie programmieren Sie kognitive Algorithmen zur Bewertung und Sicherstellung der Zuverlässigkeit im Sensornetzwerk. Zudem bauen und programmieren Sie einen Demonstrator auf. Nicht zuletzt sind Sie für die experimentelle Validierung und Optimierung im Versuchsfeld sowie im seriennahen Umfeld zuständig.