@manual{
	titlea = "Prof.",
	vornamea = "Linus",
	namea = "Maurer",
	departmenta = "Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik",
	institutea = "EIT 4 - Institut für Mikroelektronik und Schaltungstechnik",
	titleb = "",
	vornameb = "",
	nameb = "",
	departmentb = "",
	instituteb = "",
	titlec = "",
	vornamec = "",
	namec = "",
	departmentc = "",
	institutec = "",
	external-funds = "Infineon Technologies AG, München",
	company = "",
	project-title = "Maschinelles Lernen für die Design-Optimierung von mikroelektronischen Produkten unter Berücksichtigung von Fertigungsaspekten",
	project-abstract = "Das Projekt betrachtet die Entwicklung eines mikroelektronischen Produkts, z.B. eines MOSFET-Leistungsschalters, als Co-Optimierung eines Produktdesigns in Bezug auf

... die Einhaltung der spezifizierten Produkteigenschaften und

... die einfache und kostengünstige Fertigung des Produkts

Der erste Punkt wurde bereits in anderem Kontext untersucht. Hier liegen bereits gute Lösungen vor. Die eigentliche Herausforderung besteht nun darin, die Fertigungsaspekte ebenfalls durch geeignete Maßnahmen (Modellierung, Prädiktion, ...) für eine Optimierung greifbar zu machen. Des Weiteren geht es nun darum, verkoppelte Optimierungen automatisiert durchzuführen und die jeweiligen Optima bzw. Kompromisse zu visualisieren, so dass die Design-Optionen mit ihren jeweiligen Konsequenzen sichbar werden.",
	proj-beginn = "01.03.2024",
	proj-end = "28.02.2027",
	forschungszentrum = "FZ SENS"
}