ML beschleunigt industriellen Optimierungsprozess

Gemeinsames Forschungsprojekt von Wissenschaft und Industrie

Thumb ticker lg feature image

Ein interdisziplinäres Forscherteam des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme, des Max-Planck-Instituts für Festkörperforschung, der Technischen Universität München und der Robert Bosch GmbH setzt Methoden des Bayes’schen Maschinellen Lernens (ML) ein, um den Optimierungsprozess von Kupferbeschichtungen für Mikrochips zu beschleunigen. Auf diese Weise kann das Verfahren im Vergleich zu einem herkömmlichen Optimierungsansatz um das Fünfzehnfache beschleunigt werden.

Thumb ticker sm metin eth vertical
Max Planck Institute for Intelligent Systems

Zugehörige Artikel

Thumb ticker md cyber valley rebecca reisch web

Rebecca C. Reisch wird Cyber Valley Geschäftsführerin

Ministerin Bauer: „Cyber Valley GmbH zentraler Knotenpunkt im Netzwerk“
Arrow left
Thumb ticker md microrobots

Mikroroboter zeigen vielseitige Schwarm-Bewegungsmuster

System fähig, sich schnell neu anzuordnen
Arrow left
Thumb ticker md strahlen

Studiengang verbindet Strahlenwissenschaften mit KI

Neues Masterprofil in Tübingen bildet Studierende auch in KI-Methoden aus
Arrow left