Entrevista con Amina Mević: Aprendizaje automático aplicado a la fabricación de semiconductores

En una serie de entrevistas, nos reunimos con algunos de los Consorcio doctoral AAAI/SIGAI Participantes para obtener más información sobre su investigación. En esta última entrevista, escuchamos a Amina Mević, que está aplicando el aprendizaje automático a la fabricación de semiconductores. Obtenga más información sobre su investigación de doctorado hasta ahora, lo que hace que este campo sea tan interesante y cómo encontró la experiencia del consorcio doctoral AAAI.

Cuéntanos un poco sobre tu doctorado: ¿dónde estás estudiando y cuál es el tema de tu investigación?

Actualmente estoy cursando mi doctorado en la Universidad de Sarajevo, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Informática e Informática. Mi investigación se lleva a cabo en colaboración con Infineon Applied sciences Austria como parte del importante proyecto de interés europeo común (IPCEI) en microelectrónica. El tema de mi investigación se centra en desarrollar un sistema de metrología digital múltiple explicable basado en el aprendizaje automático para predecir las propiedades físicas de las capas metálicas en la fabricación de semiconductores.

¿Podría darnos una visión common de la investigación que ha realizado hasta ahora durante su doctorado?

En el primer año de mi doctorado, trabajé en el preprocesamiento de datos de fabricación complejos y en la preparación de una configuración robusta de predicción múltiple para la metrología digital. Colaboré con expertos de la industria para comprender las complejidades del proceso y validar los modelos de predicción. Apliqué un algoritmo de selección basado en proyección (ProJSE), que se alineó bien con el conocimiento del dominio y la física del proceso.

En el segundo año, desarrollé un método explicativo, diseñado para identificar las características de entrada más relevantes para las predicciones múltiples de salida.

¿Existe un aspecto de su investigación que haya sido particularmente interesante?

Para mí, el aspecto más interesante es la sinergia entre la física, las matemáticas, la tecnología de vanguardia, la psicología y la ética. Estoy trabajando con los datos recopilados durante un proceso físico (deposición física de vapor, utilizando conceptos de geometría y álgebra, particularmente los operadores de proyección y su álgebra, que tienen raíces en la mecánica cuántica, para mejorar tanto el rendimiento como la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje automático. La colaboración estrechamente con los ingenieros en la industria de los semiconductores también ha sido revelador, especialmente ver cómo las explicaciones pueden apoyar directamente la toma de decisiones humanas en entornos de alto riesgo. Me siento realmente honrado de profundizar mi conocimiento en estos campos y realizar esta investigación multidisciplinaria.

¿Cuáles son sus planes para basarse en su investigación hasta ahora durante el doctorado? ¿Qué aspectos investigará a continuación?

Planeo centrarme más en los datos de la serie temporal y desarrollar métodos explicativos para modelos de collection de tiempo multivariadas. Además, tengo la intención de investigar aspectos de la IA responsable dentro de la industria de semiconductores y asegurar que las soluciones propuestas durante mi doctorado se alineen con los principios descritos en la Ley de AI de la UE.

¿Cómo fue el Consorcio Doctoral AAAI y la experiencia de la Conferencia AAAI en common?

¡Asistir al Consorcio Doctoral AAAI fue una experiencia increíble! Me dio la oportunidad de presentar mi investigación y recibir comentarios valiosos de los principales investigadores de IA. El aspecto de la pink fue igualmente gratificante: tuve conversaciones inspiradoras con otros estudiantes de doctorado y mentores de todo el mundo. La principal conferencia en sí fue energizante y diversa, con una investigación de vanguardia presentada en tantos subcampos de IA. Definitivamente fortaleció mi motivación y me dio nuevas concepts para la fase ultimate de mi doctorado.

Amina presenta dos carteles en AAAI 2025.

¿Qué te hizo querer estudiar IA?

Después de graduarme en física teórica, descubrí que las oportunidades de trabajo, especialmente en la investigación en física, estaban bastante limitadas en mi país. Comencé a buscar roles en los que pudiera aplicar el conocimiento matemático y las habilidades de resolución de problemas que había desarrollado durante mis estudios. En ese momento, Information Science parecía ser un campo preferrred y prometedor. Sin embargo, pronto me di cuenta de que me perdí la profundidad y el propósito de la investigación basic, que a menudo carecía de roles de la industria. Eso me motivó a seguir un doctorado en IA, con el objetivo de obtener una comprensión profunda y basic de la tecnología, una que puede aplicarse de manera significativa y utilizar en el servicio de la humanidad.

¿Qué consejo le darías a alguien pensando en hacer un doctorado en el campo?

Manténgase curioso y abierto a aprender de diferentes disciplinas, especialmente las matemáticas, las estadísticas y el conocimiento del dominio. Asegúrese de que su investigación tenga un propósito que resuene con usted personalmente, ya que esa pasión lo ayudará a llevarlo a través de desafíos. Habrá momentos en los que tendrá ganas de rendirse, pero antes de tomar cualquier decisión, pregúntese: ¿estoy cansado? A veces, el descanso es la solución a muchos de nuestros problemas. Finalmente, encuentre mentores y comunidades para compartir concepts y permanecer inspirado.

¿Podría contarnos un hecho interesante (no relacionado con el AI) sobre usted?

¡Soy un gran entusiasta de la divulgación científica! Regularmente soy voluntario en la Asociación para el Avance de la Ciencia y la Tecnología en Bosnia, donde realizamos talleres y eventos para inspirar a los niños y estudiantes de secundaria a explorar STEM, especialmente en las comunidades desatendidas.

Sobre Amina

Amina Mević es candidato a doctorado y asistente de enseñanza en la Universidad de Sarajevo, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Bosnia y Herzegovina. Su investigación se realiza en colaboración con Infineon Applied sciences Austria como parte de la IPCEI en microelectrónica. Obtuvo una maestría en física teórica y recibió dos insignias de oro de la Universidad de Sarajevo por lograr un GPA superior a 9.5/10 durante los estudios de su licenciatura y maestría. Amina es voluntaria activamente para promover la educación STEM entre los jóvenes en Bosnia y Herzegovina y se dedica a mejorar el entorno de investigación en su país.