Mais confiabilidade para componentes eletrônicos: TU Graz abre novo laboratório de CD

O “Laboratório CD para Sistemas Eletrônicos Robustos EMC-Aware” realiza pesquisas sobre as influências eletromagnéticas negativas em componentes eletrônicos em produção e operação, a fim de eliminar as causas de falhas.

Os componentes elétricos, como os semicondutores, estão se tornando cada vez menores graças aos avanços tecnológicos. No entanto, esta redução no tamanho torna-os muito mais sensíveis a influências externas, tais como descargas electrostáticas ou emissões electromagnéticas de outros componentes electrónicos. Isto não só aumenta as rejeições na produção, mas também pode levar a mau funcionamento ou mesmo falhas em um sistema geral, como uma unidade de acionamento elétrico. No “Laboratório Christian Doppler para sistemas eletrônicos robustos com reconhecimento de compatibilidade eletromagnética”, inaugurado hoje e financiado pelo Ministério Federal do Trabalho e Economia, uma equipe liderada pelo chefe do laboratório Jan Hansen do Instituto de Eletrônica da Universidade de Tecnologia de Graz ( TU Graz) está usando modelagem baseada em aprendizado de máquina para eliminar esses problemas em componentes e sistemas e colocar em prática as soluções desenvolvidas.

Ministério do Trabalho e Economia promove investigação básica orientada para aplicações

O Ministro do Trabalho e da Economia, Martin Kocher: “A alta confiabilidade e a operação sem problemas são características essenciais de qualidade dos produtos eletrônicos. Isso é vital em áreas como medicina e engenharia automotiva. Já existe uma vasta experiência sobre como evitar os agora numerosos sistemas interfiram na operação uns dos outros. O novo laboratório de CD também usará IA para ajudar a registrar e analisar digitalmente essa riqueza de experiência e disponibilizar a melhor solução para o projeto de um sistema.”

Juntamente com os parceiros corporativos BMW Motoren GmbH, Infineon Technologies Austria AG e Infineon Technologies AG, Jan Hansen e a sua equipe estão se concentrando em duas áreas: as influências nos componentes eletrônicos durante o processo de design e fabricação e sua otimização como parte de um sistema maior. “Na produção, um semicondutor passa por uma linha de produção com vários metros de comprimento, com muitas etapas de trabalho e seções onde pode ficar carregado estaticamente. Se apresentar defeito no final da produção, muitas vezes é difícil determinar a causa. Em particular, o a miniaturização adicional de semicondutores nos apresenta novos desafios. Estamos desenvolvendo novos modelos físicos para descrever os vários efeitos neste processo e descobrir as fontes de erro”, explica Jan Hansen.

Menos erros de fabricação e unidades de acionamento otimizadas

As condições ambientais, como a umidade, também desempenham um papel importante na operação diária. No entanto, muitos destes parâmetros não podem ser determinados especificamente. Por esta razão, os modelos devem ser estudados de forma dependente da incerteza dos parâmetros desconhecidos. Anteriormente, isto era difícil de conseguir com cálculos normais porque milhares ou mesmo milhões de cálculos individuais tinham de ser realizados. Este processo pode ser bastante acelerado usando a abordagem de aprendizado de máquina. Para criar um modelo de aprendizado de máquina, um número de dados de treinamento de dois a três dígitos é suficiente e, uma vez calculado, o modelo pode ser analisado em milissegundos. Isto acelera a análise das diferentes distribuições de resultados em várias ordens de grandeza. “Um modelo de aprendizado de máquina calcula tão rapidamente que podemos basicamente vê-lo como um contêiner de resultados de cálculo prontos para uso, como um banco de dados”, diz Jan Hansen.

Esta abordagem para eliminar fontes de erros na produção também pode ser usada para otimizar acionamentos eletrônicos de veículos. Numerosos parâmetros e propriedades também se reúnem aqui: peças mecânicas de diferentes tamanhos, semicondutores com propriedades diferentes, altas correntes, emissões eletromagnéticas e muito mais. Com o aprendizado de máquina e o contêiner de parâmetros, os pesquisadores podem abrir caminhos completamente novos na busca pela melhor configuração possível do sistema. “Isso não era possível antes. Os modelos eletromagnéticos são tão volumosos que a otimização baseada no modelo de uma unidade de acionamento de veículo em um grande mapa de parâmetros era impossível. O cálculo de montagens individuais não era problema, mas a unidade de acionamento inteira não poderia ser modelado com precisão suficiente Agora é possível e esperamos poder usar este método para otimizar sistemas eletrônicos em uma ampla variedade de ambientes, mesmo além de trens de força individuais”, diz Jan Hansen.

Sobre os laboratórios Christian Doppler

Nos laboratórios Christian Doppler, a pesquisa básica orientada para a aplicação é realizada em alto nível, com cientistas de destaque colaborando com empresas inovadoras. A Christian Doppler Research Society é internacionalmente considerada um exemplo de melhores práticas na promoção desta colaboração. Os laboratórios Christian Doppler são financiados conjuntamente pelo setor público e pelas empresas participantes. O organismo de financiamento público mais importante é o Ministério Federal do Trabalho e dos Assuntos Económicos (BMAW).

Esta área de pesquisa está ancorada na Área de Atuação” Ciência Avançada de Materiais “, um dos cinco focos estratégicos da TU Graz.