creative tool
Process Functional Modeling (PFM) is an analytical tool to learn the process through modeling of different operations, solving problems, and defining ways to the improvement of any fabrication process. PFM is an extension of the System Functional Modeling (SFM) and it allows us to analyze the whole process vs one particular operation in the process.
Among many cases when Process Functional Modeling is useful for us as problem solvers and innovators, we want to highlight just a few:
The process is related to microelectronics - microchip manufacturing. The purpose of the process is to create a SiO2 layer on the surface of a Si wafer. Equipment: Vertical furnace to heat the wafers in the Q2 atmosphere and perform oxidation on the wafer surface. Process: The oxidation occurs on the front side and on the back side of the wafer Requirements: Create a SiO2 thin layer with a certain thickness and low sigma - low standard deviation of the thickness between the wafers and within the wafer Failure: Wafers from the lower zone have higher thickness and significantly higher within wafer sigma (standard deviation of the thickness within the wafer)
Передовая система управления климатом, разработанная специально для космических станций и кораблей. Эта система объединяет инновационные технологии искусственного интеллекта и машинного обучения для обеспечения оптимальных условий жизни в космической среде. Она способна автономно мониторить и регулировать температуру, влажность, давление и газовый состав воздуха, обеспечивая высокий уровень безопасности и комфорта экипажа. Разработка учитывает критические вызовы длительных космических полётов, предлагая решения для повышения эффективности и снижения рисков в экстремальных условиях космоса.
Команда ITD. Предложения проектов, приборов и технологий для миссий исследования астероидов, Луны, планет Марса и Венеры. Мы занимаемся разработкой проекта связанного с добычей льда на Марсе. Не смотря на то что эта проблема глобальная, мы прилагаем усилия чтобы ее решить. Наши основные проблемы это отсутствие инвесторов, так называемая игра в "долгую", по причине того, что колонизация Марса произойдет не раньше чем через 40-50 лет, а так же эта тема достаточно новая, и человек не обладает большим количеством ресурсов и знаний в этой сфере.
Обнаружение и классификация. В реальном времени нейронная сеть анализирует поступающие данные, обнаруживая и классифицируя объекты на орбите. Каждый обнаруженный объект оценивается, и если он соответствует характеристикам космического мусора, сеть фиксирует его положение и другие важные параметры. Этот процесс позволяет не только точно обнаруживать космический мусор, но и вносить вклад в безопасность космических полетов и долгосрочное устойчивое использование околоземного пространства.
Пропажа скота, особенно в крупных пастбищных областях или в удаленных районах, может быть серьезной проблемой для фермеров и владельцев скота. Этот процесс может происходить по разным причинам, включая недостаточное пастбище, кражи, атаки диких животных или даже потерю ориентации животных в незнакомой местности. Однако, вне зависимости от причины, потеря скота приводит к финансовым потерям и может снизить производственную эффективность ферм. Эффективным решением этой проблемы является использование БПЛА с нейроной сетью, которая может опознать на камере потерявшихся животных, после сделать два снимка в двух отрезках времени, скинуть местоположение, фото потерявшегося скота или животных. Благодаря чему можно вычислить направление, скорость миграции и будущее положение.
Проект "OrbiNet" - это уникальная инициатива, в которой участвуют ученики 10-го класса, целью которой является создание ассистента для геосервисов, интегрированного в телеграм-бота. Этот проект позволяет школьникам прикоснуться к передовым технологиям в области космического мониторинга и обработки данных, обучаясь и одновременно внося свой вклад в разработку инновационных решений. В рамках "OrbiNet", студенты исследуют, как с помощью ассистента можно эффективно работать с новейшими методами распознавания образов и потоковой обработкой данных. Они изучают, как данные с различных датчиков - мультиспектральных, гиперспектральных, радарных и лидарных - могут быть систематизированы и обработаны для решения реальных задач, таких как мониторинг окружающей среды и предотвращение природных катастроф. Ученики также занимаются разработкой алгоритмов для предварительной обработки данных на космических аппаратах и изучают, как технологии блокчейна могут быть применены в управлении космическими данными. Особое внимание уделяется возможностям ассистента в прогнозировании и распознавании лесных пожаров, а также в мониторинге землетрясений. Проект "OrbiNet" не только способствует развитию навыков учащихся в области науки и техники, но и позволяет им участвовать в создании реального продукта, который может быть масштабирован и использован для решения глобальных задач в будущем. Это отличный пример того, как обучение и практическая деятельность могут объединяться для достижения впечатляющих результатов в области геосервисов и космических технологий.
Wet cleaning is widely used in microchip manufacturing. Single wafer equipment is working as follows. A wafer rotates, and chemistry is poured from a movable nozzle. Water rinsing is performed at the end of the process. Loading of a new batch of the chemistry resulted in excursion - a strongly increased amount of defects was observed on the wafer after the processing. The project is dedicated to the failure analysis and creation of innovative solutions.
Flash heating of a wafer is widely used in microchip manufacturing. The purpose of the process is to prevent the diffusion of ions and atoms. During the flash process, a wafer breakage occurs. The project's purpose is to learn and understand the mechanism of the wafer breakage and propose the solutions to prevent the wafer breakage
