Mitarbeitende

Die Quantifizierung von Unsicherheiten sowie die Optimierung unter Unsicherheit gewinnen im Zusammenhang mit der Simulation elektromagnetischer Felder zunehmend an Bedeutung, da physikalische Grenzen immer stärker ausgereizt werden. Abweichungen im Herstellungsprozess elektronischer Bauteile können daher zu Ausschuss aufgrund von Fehlfunktionen oder Ausfall führen. Unsichere Designparameter werden als Zufallsvariablen modelliert. Dann bezeichnet der sogenannte Yield die Wahrscheinlichkeit, dass ein Produkt die gestellten Leistungsanforderungen erfüllt. Dabei sind die Leistungsanforderungen partielle Differentialgleichungen, die das elektromagnetische Feld beschreiben, d.h. Maxwell-Gleichungen im Zeit- oder Frequenzbereich. Ziel dieser Forschung ist die effiziente Abschätzung und Maximierung des Yields, wobei Letzteres der Minimierung der Ausfallwahrscheinlichkeit entspricht. Damit wird die Qualität des elektronischen Geräts verbessert und es können Ressourcen und Zeit eingespart werden.

Montags von 10:00-11:00 Uhr oder nach Vereinbarung (in beiden Fällen bitte vorher per E-Mail anmelden)

2020: Young Scientist Award auf der URSI KHB 2020 Tagung für den Beitrag 'Yield Optimization using Hybrid Gaussian Process Regression and a genetic Multi-Objective Approach'

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