在半导体制造领域，人工智能正逐步释放潜力，助力技术变革与生产效率的提升。在最新一期的访谈中，Robohub.org 深度采访了萨拉热窝大学电气工程学院计算机科学与信息学系博士研究生阿米娜·梅维（Amina Mevi），揭秘她如何将机器学习应用于半导体制造，从其深具创新性的研究到参与 AAAI 博士联盟，她的发展轨迹令人瞩目。
阿米娜目前正在开展她的博士研究，这项研究与奥地利英飞凌科技公司紧密合作，隶属于欧洲共同利益重点项目（IPCEI）的微电子计划。她的主要研究方向是开发基于机器学习的可解释性多输出虚拟计量系统，旨在预测半导体制造过程中金属层的物理特性，这不仅推动了行业的数据驱动制造，还为技术人员提供了更精准的决策依据。
阿米娜的研究工作极具创新性。在博士第一年，她专注于处理复杂的制造数据，建立一个具有鲁棒性的多输出预测框架，用于虚拟计量。在这一过程中，她与行业专家通力合作，将领域知识与机器学习模型相结合。随后，她设计了一种基于投影的选择算法，为预测模型提供了科学性与物理过程的双重验证。
第二年，她深入研发了一种解释性方法，能够有效识别多输出预测中最重要的输入特征。这不仅提升了预测模型的性能，也增强了其可解释性，为行业应用提供了实际支持。她表示：“最令人兴奋的是物理学、数学、先进技术、心理学及伦理之间的协同效应。这种跨学科研究让我能够从多个视角深入探讨问题，将量子力学中的投影算子应用于物理蒸汽沉积过程的数据分析来提升模型性能与可解释性。”
进入博士研究的后期阶段，阿米娜计划进一步研究时间序列数据，并开发针对多变量时间序列模型的解释性方法。此外，她还将探索负责任人工智能在半导体行业中的应用，确保她提出的技术方案与欧盟《人工智能法案》的核心原则保持一致，为整个行业树立负责任技术实践的标杆。
阿米娜本科及硕士均攻读理论物理，期间两次荣获萨拉热窝大学的金徽章（Golden Badge），以表彰她在学术成绩上的出色表现。然而，毕业后，她发现理论物理领域的职业机会在其国家较为有限，于是转向数据科学，并最终选择通过博士研究回归根源，从更为深刻的视角探讨人工智能领域的基础性问题。
谈及今年参加AAAI博士联盟及大会的经历，她满怀激情地分享道：“AAAI博士联盟让我有机会向全球最顶尖的AI研究者展示我的工作，并获得宝贵的反馈。无论是与其他博士生交流，还是与导师探讨研究方向，我都受益匪浅。此外，大会呈现的多种领域最前沿研究激励着我，这些启发将对我的博士研究后期阶段产生深远影响。”
除了学术工作外，阿米娜还是科学传播的热心倡导者。她积极参与波黑科学技术促进协会的志愿活动，通过开展工作坊及教育项目激励年轻一代探索STEM领域，尤其关注欠发达社区的教育公平。“科学是实现个人潜力与社会进步的重要工具，我希望能够激发更多孩子的好奇心，让他们相信未来就在自己的手中。”
对于有意从事AI领域博士研究的学生，阿米娜分享了自己的心得：“保持好奇心，充分学习数学、统计及领域知识，这是跨学科研究的基础。选择一个让自己热情与个人使命感共鸣的研究方向，这很重要，因为在面对挑战时，这种动力会支撑你坚持。而当感到精疲力竭时，不妨先问问自己能否通过休息解决问题，疲惫往往是暂时的。最后，寻找导师和志同道合的社区，与他人分享想法会让你走得更远。”
在人工智能与半导体制造交界处，阿米娜·梅维的研究标志着科学技术的更多可能性，也表明跨学科合作与负责的技术开发能够更好地服务于社会福祉。随着她的工作持续深入，我们期待更多的创新突破为行业带来新一轮发展浪潮。
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人工智能半导体制造？感觉像是吃火锅加芝士，意外但绝配！期待看到科技未来的更多惊喜！
研发解难方法，这根本就是在开创未来啊，谁说梦想遥远？努力的人已经让它触手可及了！
人工智能与半导体制造交界，听起来就脑洞大开，这种学科融合促使技术进步，未来值得期待！
理论物理去转AI科研，果然真爱能战胜一切，阿米娜的转型也证明任何领域只要有心都能有成就！