論文の概要: Robotic chip-scale nanofabrication for superior consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19432v1
- Date: Mon, 24 Nov 2025 18:59:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:25.385618
- Title: Robotic chip-scale nanofabrication for superior consistency
- Title(参考訳): 優れた整合性のためのロボットチップスケールナノファブリケーション
- Authors: Felix M. Mayor, Wenyan Guan, Erik Szakiel, Amir H. Safavi-Naeini, Samuel Gyger,
- Abstract要約: 本稿では,ロボットアームを用いて低体積・高吸蔵作業を自動化することにより,プロセス制御と整合性を改善することを提案する。
プロセスの再現性に関する統計的比較は、ロボットプロセスが2%近いチップにまたがる抵抗を達成していることを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unlike the rigid, high-volume automation found in industry, academic research requires process flexibility that has historically relied on variable manual operations. This hinders the fabrication of advanced, complex devices. We propose to address this gap by automating these low-volume, high-stakes tasks using a robotic arm to improve process control and consistency. As a proof of concept, we deploy this system for the resist development of Josephson junction devices. A statistical comparison of the process repeatability shows the robotic process achieves a resistance spread across chips close to 2%, a significant improvement over the ~7% spread observed from human operators, validating robotics as a solution to eliminate operator-dependent variability and a path towards industrial-level consistency in a research setting.
- Abstract(参考訳): 業界で見られる厳格で高ボリュームの自動化とは異なり、学術研究は歴史的に様々な手動操作に依存してきたプロセスの柔軟性を必要とする。
これにより、高度な複雑なデバイスの製造が妨げられる。
プロセス制御と一貫性を向上させるためにロボットアームを用いて,これらの低体積・高吸蔵作業を自動化することで,このギャップに対処することを提案する。
概念実証として,ジョセフソン接合素子のレジスト開発のためのシステムを展開する。
プロセスの再現性に関する統計的比較では、ロボットプロセスが2%近いチップにまたがる抵抗を達成し、人間のオペレーターが観察した7%以上の大幅な改善を達成し、演算子に依存した可変性を排除するための解決策としてロボットを検証し、研究環境における産業レベルの一貫性への道筋を示す。
関連論文リスト
- Reducing Latency in LLM-Based Natural Language Commands Processing for Robot Navigation [0.2516577526761521]
本研究では,ChatGPT自然言語モデルとロボットオペレーティング・システム2(ROS2)の統合によるインタラクション遅延の軽減について検討する。
トランスポートプラットフォームを必要とせずにこれらの技術を統合するアーキテクチャを提案する。
実験により、この統合により、人間とロボットの相互作用の実行速度、ユーザビリティ、アクセシビリティが向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T21:16:14Z) - Digital Twin Synchronization: Bridging the Sim-RL Agent to a Real-Time Robotic Additive Manufacturing Control [2.5709786140685633]
この研究は、産業ロボット工学応用のためのソフトアクター・クライトとデジタルツインの統合を推進している。
システムアーキテクチャはUnityのシミュレーション環境とROS2を組み合わせて、シームレスなデジタル双対同期を実現する。
その結果、シミュレートされた環境と物理的環境の両方において、迅速な政策収束と堅牢なタスク実行が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-29T22:06:53Z) - A Computer Vision-Based Quality Assessment Technique for the automatic control of consumables for analytical laboratories [0.0]
分析実験室で使用されるプラスチック消費財の製造プロセスにおいて, 新たな自動モニタリングシステムを提案する。
手動設計のディープ・ネットワーク・モデルを用いて、いくつかの最先端モデルと比較し、バイアルの異なるイメージを分類する能力について検討する。
我々のモデルは、その能力において著しく優れており、非常に少ないリソースを必要とします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T10:50:16Z) - On the Vulnerability of LLM/VLM-Controlled Robotics [54.57914943017522]
大規模言語モデル(LLM)と視覚言語モデル(VLM)を統合するロボットシステムの脆弱性を,入力モダリティの感度によって強調する。
LLM/VLM制御型2つのロボットシステムにおいて,単純な入力摂動がタスク実行の成功率を22.2%,14.6%減少させることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-15T22:01:45Z) - SERL: A Software Suite for Sample-Efficient Robotic Reinforcement Learning [82.46975428739329]
筆者らは,報酬の計算と環境のリセットを行う手法とともに,効率的なオフ・ポリティクス・ディープ・RL法を含むライブラリを開発した。
我々は,PCBボードアセンブリ,ケーブルルーティング,オブジェクトの移動に関するポリシを,非常に効率的な学習を実現することができることを発見した。
これらの政策は完全な成功率またはほぼ完全な成功率、摂動下でさえ極端な堅牢性を実現し、突発的な堅牢性回復と修正行動を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T10:01:10Z) - An Automated Robotic Arm: A Machine Learning Approach [0.0]
現代の産業は、手動によるシステムの制御から自動化へと急速にシフトしている。
コンピュータベースのシステムは、品質と生産性を向上させることができるが、作業には柔軟性がない。
工業的重要性の1つは、ある場所から別の場所へ物を選んで配置することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T10:33:01Z) - Integrated Benchmarking and Design for Reproducible and Accessible
Evaluation of Robotic Agents [61.36681529571202]
本稿では,開発とベンチマークを統合した再現性ロボット研究の新しい概念について述べる。
このセットアップの中心的なコンポーネントの1つはDuckietown Autolabであり、これは比較的低コストで再現可能な標準化されたセットアップである。
本研究では,インフラを用いて実施した実験の再現性を解析し,ロボットのハードウェアや遠隔実験室間でのばらつきが低いことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-09T15:31:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。