Predicción del Comportamiento Eléctrico de Dispositivos Electrónicos bajo Radiación (PRECEDER)

El CNA es un referente para los ensayos de irradiación, y la empresa ALTER es experta en la irradiación de dispositivos electrónicos para el sector espacial.

Investigador principal

Yolanda Morilla García

Sede

US

Tecnología

a. Machine learning

Sector

2

Agentes agregados

ALTER TECHNOLOGY TUV NORD SAU

Resumen de la propuesta

El CNA es un referente para los ensayos de irradiación, y la empresa ALTER es experta en la irradiación de dispositivos electrónicos para el sector espacial. Estos ensayos de irradiación son esenciales para el diseño y montaje de satélites, sondas, robots, etc. El proyecto consiste en aplicar técnicas de Aprendizaje Automático (‘Machine Learning’ en inglés) sobre un conjunto de resultados para predecir el comportamiento de otros componentes electrónicos no testeados en base a la experiencia.

Objetivo del proyecto

Los objetivos del proyecto son:

(1)    Analizar la estructura del conjunto de resultados disponible actualmente proveniente de los ensayos de irradiación realizados sobre dispositivos electrónicos, principalmente en los usados para proyectos espaciales y/o de altas energías.
(2)    Clasificar los datos para homogeneizar la estructura de cada grupo y poder extraer información de utilidad que permita alimentar el software de Aprendizaje Automático.
(3)    Aplicar sobre los datos disponibles las técnicas de Aprendizaje Automático, una de las ramas de la Inteligencia Artificial, para identificar el modelo que mejor se ajuste a las necesidades del proyecto.
(4)    Obtener predicciones del comportamiento de dispositivos electrónicos sometidos a radiación con base en el aprendizaje automático aplicado a los ensayos ya realizados sobre otros dispositivos.
(5)    Analizar el comportamiento de una pequeña muestra de dispositivos para comprobar las predicciones frente a resultados experimentales.

Resultados esperados e indicadores

Se fortalecerá la colaboración entre el centro público de investigación CNA y la empresa ALTER, aumentando significativamente las capacidades actuales de análisis y predicción de resultados experimentales. Se incorporará al sector espacial andaluz una potente herramienta de vanguardia que situará a los usuarios interesados en una clara posición de ventaja para sus proyectos aeroespaciales.

Nuevo personal investigador: 1.
Contratos de transferencia: 1.
Publicaciones indexadas: 2.
Congresos: 2.

Justificación potencial impacto tecnológico del proyecto (TRL)

La herramienta que se desarrollará en este proyecto permitirá predecir el comportamiento de dispositivos electrónicos en entornos de radiación con base en el conocimiento adquirido con otros dispositivos ya testeados. Esto tiene una aplicación directa en proyectos espaciales y de entornos hostiles, ya que permite al usuario saber si un componente es adecuado para su instrumento, ahorrando costes (de la ejecución de ensayos) y tiempo. El prototipo funcionará en un entorno operacional.

Avances

El proyecto consiste en aplicar técnicas de Aprendizaje Automático sobre un conjunto de resultados de ensayos de irradiación en componentes electrónicos, y con ello poder predecir el comportamiento de otros componentes no testeados en base a la experiencia.

La consecución de la primera fase del proyecto constituye una herramienta de utilidad en sí misma. Se trata de creación de una base de datos estructurada y dinámica que pueda facilitar información sobre el comportamiento frente a radiación de un amplio rango de dispositivos. Se han recopilado y analizado miles de informes de radiación, de donde se llega a extraer la información de decenas de parámetros eléctricos medidos en una media de ocho piezas por informe, lo que conduce a un extenso volumen de datos. Hasta el momento, se ha elaborado la base de datos con informes disponibles en la propia empresa Alter (1200 reports) y añadiendo informes públicos de proveedores de componentes (822 reports), así como de las agencias espaciales ESA (177 reports) y NASA (2808 reports). Dada la variabilidad de las fuentes con las que se trabaja, tanto los documentos como los datos se presentan en formatos muy variables que han de ser estructurados para alimentar los algoritmos predictivos. Tras reiteradas asociaciones y conversiones, se ha logrado digitalizar y normalizar 1600 informes hasta la fecha. Los datos de comportamiento de diferentes parámetros eléctricos, junto a su correspondiente análisis estadístico, podrán ser consultados a través de la primera aplicación desarrollada en Europa, incluida en la plataforma Virtual Lab desarrollada por Alter Technology (https://www.altertechnology-group.com/en/news/news-details/article/virtual-lab/). Esta aplicación resultará de gran utilidad en la fase de diseño y montaje de satélites, sondas o robots que tengan que funcionar en el espacio u otros entornos hostiles de radiación. Se adjunta una imagen donde se ve la ubicación donde se está incorporando la aplicación.

Respecto a la segunda fase del proyecto, donde se trata de conseguir la predicción del comportamiento de dispositivos que no han sido irradiados, hasta la fecha se ha acotado el estudio a resultados ya normalizados procedentes de ensayos de TID. Así mismo, nos estamos centrando en la búsqueda de algoritmos predictivos para una familia de dispositivos concretos como son los transistores bipolares. Una vez que se haya validado la metodología con datos experimentales, se irá ampliando el alcance a otras familias de dispositivos y finalmente a diferentes ensayos de radiación.

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Además de la difusión pública del proyecto se ha participado en dos eventos internacionales.

https://www.us.es/actualidad-de-la-us/machine-learning-para-predecir-el-comportamiento-de-componentes-electronicos-no

“Inteligencia Artificial en el espacio” Presentado por Amor Romero Maestre, Iván Illera Gómez, Yolanda Jiménez de Luna Semana Mundial del Espacio 2020. “Los Satélites mejoran la vida”. Organizada por el Foro del Espacio de la Ciudad de Sevilla. 04-10 octubre 2020 Publicado en:

https://www.youtube.com/watch?v=GVMSgfQ-UKs&feature=emb_logo

“Irradiation facilities at CNA for electronics testing” Presentado por Yolanda Morilla García G-RAD WS, Grenoble radiation testing of semiconductor devices and systems. Organizado por IRT Nanoelec, Grenoble 09-10 diciembre 2020.

https://workshops.ill.fr/event/273/

Entre los días 13 e 17 de septiembre ha sido presentado el trabajo científico "How the analysis of archival data could provide helpful information about TID degradation", en el congreso RADECS 2021 en Viena, Austria, como resultado de los esfuerzos del Centro Nacional de Aceleradores (CNA), UNED y CERN junto con ALTER Technology

Más información en: https://www.altertechnology-group.com/en/news/news-details/article/preceder-at-radecs-2021/ 

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