Em uma série de entrevistas, estamos encontrando alguns dos Consórcio de doutorado AAAI/SIGAI participantes para descobrir mais sobre suas pesquisas. Nesta última entrevista, ouvimos de Amina Mević que está aplicando o aprendizado de máquina na fabricação de semicondutores. Descubra mais sobre sua pesquisa de doutorado até agora, o que torna esse campo tão interessante e como ela encontrou a experiência de consórcio de doutorado AAAI.
Conte -nos um pouco sobre seu doutorado – onde você está estudando e qual é o tópico de sua pesquisa?
Atualmente, estou cursando meu doutorado na Universidade de Sarajevo, Faculdade de Engenharia Elétrica, Departamento de Ciência da Computação e Informática. Minha pesquisa está sendo realizada em colaboração com a Infineon Applied sciences Austria como parte do importante projeto de interesse europeu comum (IPCEI) em microeletronics. O tópico da minha pesquisa concentra-se no desenvolvimento de um sistema de metrologia digital multi-saída explicável baseado no aprendizado de máquina para prever as propriedades físicas das camadas metálicas na fabricação de semicondutores.
Você poderia nos dar uma visão geral da pesquisa que realizou até agora durante o seu doutorado?
No primeiro ano do meu doutorado, trabalhei em pré-processamento de dados de fabricação complexos e na preparação de uma configuração robusta de previsão de várias saídas para a metrologia digital. Colaborei com especialistas do setor para entender os meandros do processo e validar os modelos de previsão. Apliquei um algoritmo de seleção baseado em projeção (Projse), que se alinhou bem com o conhecimento do domínio e a física do processo.
No segundo ano, desenvolvi um método explicativo, projetado para identificar os recursos de entrada mais relevantes para previsões de várias saídas.
Existe um aspecto de sua pesquisa que tem sido particularmente interessante?
Para mim, o aspecto mais interessante é a sinergia entre física, matemática, tecnologia de ponta, psicologia e ética. Estou trabalhando com dados coletados durante um processo físico – deposição física de vapor – utilizando conceitos da geometria e da álgebra, principalmente os operadores de projeção e sua álgebra, que têm raízes na mecânica quântica, para melhorar o desempenho e a interpretação dos modelos de aprendizado de máquina. A colaboração de perto com os engenheiros da indústria de semicondutores também foi reveladora, especialmente vendo como as explicações podem apoiar diretamente a tomada de decisões humanas em ambientes de alto risco. Sinto -me verdadeiramente honrado em aprofundar meu conhecimento nesses campos e de conduzir essa pesquisa multidisciplinar.
Quais são seus planos para desenvolver sua pesquisa até agora durante o doutorado – quais aspectos você estará investigando a seguir?
Eu pretendo me concentrar mais nos dados de séries temporais e desenvolver métodos explicativos para modelos de séries temporais multivariadas. Além disso, pretendo investigar aspectos da IA responsável na indústria de semicondutores e garantir que as soluções propostas durante meu doutorado se alinhem aos princípios descritos na Lei da UE.
Como foi o consórcio de doutorado da AAAI e a experiência da conferência da AAAI em geral?
Participar do consórcio de doutorado AAAI foi uma experiência incrível! Isso me deu a oportunidade de apresentar minha pesquisa e receber um suggestions valioso dos principais pesquisadores de IA. O aspecto da rede period igualmente gratificante – tive conversas inspiradoras com colegas de doutorado e mentores de todo o mundo. A conferência principal em si period energizante e diversificada, com pesquisas de ponta apresentadas em tantos subcampos de IA. Definitivamente, fortaleceu minha motivação e me deu novas idéias para a fase ultimate do meu doutorado.
Amina apresentando dois pôsteres em AAAI 2025.
O que fez você querer estudar IA?
Depois de me formar em física teórica, achei que as oportunidades de emprego – especialmente em pesquisa de física – eram bastante limitadas em meu país. Comecei a procurar papéis em que eu poderia aplicar o conhecimento matemático e as habilidades de solução de problemas que desenvolvi durante meus estudos. Na época, a ciência de dados parecia ser um campo excellent e promissor. No entanto, emblem percebi que perdi a profundidade e o objetivo da pesquisa basic, que muitas vezes faltava funções no setor. Isso me motivou a buscar um doutorado em IA, com o objetivo de obter uma compreensão profunda e basic da tecnologia – uma que pode ser aplicada de maneira significativa e usada a serviço da humanidade.
Que conselho você daria a alguém que pensaria em fazer um doutorado no campo?
Mantenha -se curioso e aberto a aprender com diferentes disciplinas – especialmente matemática, estatística e conhecimento de domínio. Certifique -se de que sua pesquisa tenha um objetivo que ressoe com você pessoalmente, pois essa paixão ajudará a enfrentá -lo por meio de desafios. Haverá momentos em que você sentirá vontade de desistir, mas antes de tomar alguma decisão, pergunte a si mesmo: estou cansado? Às vezes, o descanso é a solução para muitos de nossos problemas. Por fim, encontre mentores e comunidades para compartilhar idéias e permanecer inspirado.
Você poderia nos contar um fato interessante (não relacionado a AI) sobre você?
Sou um grande entusiasta de divulgação científica! Eu me voluntaria regularmente com a Associação para o Avanço da Ciência e Tecnologia na Bósnia, onde administramos workshops e eventos para inspirar crianças e estudantes do ensino médio a explorar o STEM – especialmente em comunidades carentes.
Sobre Amina
 | Amina Mević é candidato a doutorado e assistente de ensino na Universidade de Sarajevo, Faculdade de Engenharia Elétrica, Bósnia e Herzegovina. Sua pesquisa é realizada em colaboração com a Infineon Applied sciences Austria como parte do IPCEI em microeletrônica. Ela obteve um mestrado em física teórica e recebeu dois crachás de ouro da Universidade de Sarajevo por alcançar um GPA superior a 9,5/10 durante os estudos de bacharel e mestrado. Amina se oferece ativamente para promover a educação STEM entre jovens na Bósnia e Herzegovina e se dedica a melhorar o ambiente de pesquisa em seu país. |
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é uma organização sem fins lucrativos dedicada a conectar a comunidade de IA ao público, fornecendo informações gratuitas e de alta qualidade na IA.
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