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半导体智能制造

发布时间: 2022-11-04

来源: 科技服务团

基本信息

合作方式: 合作开发
成果类型: 新技术
行业领域:
电子信息技术,高技术服务业,新型电子元器件,通信技术
成果介绍
半导体智能制造系统的混合联邦学习安全模型,涉及联邦学习模型技术领域,包括区块数据层、区块链层和应用层,区块数据层与区块链层相连接,区块链层与应用层交互连接,区块数据层包括区块头、工人id、综合信任值和交易信息,区块链层由若干半导体工人组成,应用层包括两个客户端和服务器,两个客户端和服务器构成三角形结构,两个客户端分别与服务器相连接。本发明利用区块链记录半导体制造工作节点的本地模型参数作为证据实现模型聚合功能,可以优化非独立同分布下的模型训练精度,防止中间参数传输信息泄露,实现区块链在公平性的联邦学习框架中的应用,降低了隐私泄露的风险,提高了安全性。
成果亮点
半导体智能制造系统的混合联邦学习安全模型,通过结合联邦学习和区块链技术,提出基于本地数据特征的公平性联邦学习模型,设计基于信任度的共识机制,利用区块链记录半导体制造工作节点的本地模型参数作为证据实现模型聚合功能,可以优化非独立同分布下的模型训练精度,防止中间参数传输信息泄露,实现区块链在公平性的联邦学习框架中的应用,降低了隐私泄露的风险,提高了安全性。
团队介绍
团队研究包括智能制造、大数据分析和智能决策、机器学习和数据挖掘、产品和服务创新、客户需求分析、商业智能和数据挖掘,医疗、系统和技术管理服务、生产系统、产品和环境设计。主要涉及为高科技公司开发更好的分析方法(决策分析、决策支持系统、产品和服务创新、客户需求分析和统计)和解决方案(在人工智能方面实施,如深度学习、大数据、机器学习和数据挖掘),以应对战略、制造、,以及以不确定(不完整或大量)信息为特征的技术,需要在各种目标和决策理由之间进行权衡。林博士一直积极参与半导体制造、TFT-LCD制造、消费电子、可穿戴设备和物联网产品领域的多个跨学科研究项目,在这些项目中,他运用自己的专业知识与领域专家一起解决实际问题。
成果资料
产业化落地方案
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成果综合评价报告

评价单位:“科创中国”技术交易专业科技服务团 (上海技术交易所有限公司) 评价时间:2022-11-15

邹磊

上海全国高校技术市场

技术经理人

综合评价

技术偏早期,成熟尚待时日;但有市场潜力。
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