TY - GEN A1 - Gergs, Tobias A1 - Borislavov, Borislav A1 - Trieschmann, Jan T1 - Efficient plasma-surface interaction surrogate model for sputtering processes based on autoencoder neural networks T2 - Journal of Vacuum Science & Technology. B N2 - Simulations of thin film sputter deposition require the separation of the plasma and material transport in the gas phase from the growth/sputtering processes at the bounding surfaces (e.g., substrate and target). Interface models based on analytic expressions or look-up tables inherently restrict this complex interaction to a bare minimum. A machine learning model has recently been shown to overcome this remedy for Ar ions bombarding a Ti-Al composite target. However, the chosen network structure (i.e., a multilayer perceptron, MLP) provides approximately 4×106 degrees of freedom, which bears the risk of overfitting the relevant dynamics and complicating the model to an unreliable extent. This work proposes a conceptually more sophisticated but parameterwise simplified regression artificial neural network for an extended scenario, considering a variable instead of a single fixed Ti-Al stoichiometry. A convolutional 𝛽-variational autoencoder is trained to reduce the high-dimensional energy-angular distribution of sputtered particles to a low-dimensional latent representation with only two components. In addition to a primary decoder that is trained to reconstruct the input energy-angular distribution, a secondary decoder is employed to reconstruct the mean energy of incident Ar ions as well as the present Ti-Al composition. The mutual latent space is hence conditioned on these quantities. The trained primary decoder of the variational autoencoder network is subsequently transferred to a regression network, for which only the mapping to the particular low-dimensional space has to be learned. While obtaining a competitive performance, the number of degrees of freedom is drastically reduced to 15 111 (0.378% of the MLP) and 486 (0.012% of the MLP) parameters for the primary decoder and the remaining regression network, respectively. The underlying methodology is very general and can easily be extended to more complex physical descriptions (e.g., taking into account dynamical surface properties) with a minimal amount of data required. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1116/6.0001485 SN - 2166-2754 VL - 40 IS - 1 SP - 012802-1 EP - 012802-15 ER - TY - GEN A1 - Meyer, Werner A1 - Borislavov, Borislav A1 - Eckert, Friedrich A1 - Richter, Christian A1 - Römer, Ronald A1 - Beim Graben, Peter A1 - Huber, Markus A1 - Wolff, Matthias ED - Hillmann, Stefan ED - Weiss, Benjamin ED - Michael, Thilo ED - Möller, Sebastian T1 - Formalisierung und Implementierung einer adaptiven kognitiven Architektur unter Verwendung von Strukturdiagrammen T2 - Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2021 : Tagungsband der 32. Konferenz Berlin, 3.-5. März 2021 N2 - Das Fachgebiet der Kognitiven Technischen Systeme zeichnet sich durch einen hohen Grad an Interdisziplinarität (z. B. Kenntnisse auf den Gebieten Biologie, Psychologie, Informatik und den Ingenieurwissenschaften) aus. Nach wie vor besteht Bedarf an einer methodischen Darstellung des Fachgebietes, bei der die theoretische Durchdringung von Zusammenhängen zwischen den verschiedenen Wissensgebieten zusätzlich durch Anschaulichkeit unterstützt wird. Die vorliegende Arbeit stellt einen Fortschrittsbericht zur Realisierung eines Forschungs- und Experimentiersystems dar, mit dem wir dieses Anliegen unterstützen und über das wir erstmals konzeptionell in [1] berichtet haben. In diesem Beitrag folgen wir einem integrativen Ansatz zur Entwicklung einer kognitiven Architektur, mit der unter Verwendung repräsentationaler Datenstrukturen adaptives Verhalten auf verschiedenen Zeitskalen sowie zwei wichtige Verhaltensprogramme für das Problemlösen (Objektfindung, Exploration) auf der gemeinsamen Grundlage von Markov-Entscheidungsprozessen umgesetzt werden. Mit einem Kurzbericht zum Entwicklungsstand der physikalischen Experimentierumgebung und einer Zusammenfassung der bislang erreichten Ergebnisse beschließen wir den diesjährigen Beitrag. Y1 - 2021 UR - https://www.essv.de/?year=2021 SN - 978-3-959082-27-3 SN - 0940-6832 SP - 67 EP - 76 PB - TUDpress CY - Dresden ER -