Thema der Dissertation: Thermomechanische Modellierung, Simulation & Maschinelles Lernen für die Halbleiterentwicklung Ziel: Modellierung und Vorhersage thermomechanischer Effekte entlang komplexer Prozessketten sowie Entwicklung von Simulations- und Vorhersagemethoden für optoelektronische Technologien wie LEDs und Laser und Verbindung von physikalisch fundierten Modellen mit datengetriebenen Ansätzen Fokusbereiche: Bearbeitung von Forschungsfragen zur thermomechanischen Modellierung von Halbleiterfertigungsprozessen mit Fokus auf optoelektronische Technologien Analyse von Waferprozessen entlang der Fertigungskette und Entwicklung von Modellen zur Vorhersage von Waferverformungen, einschließlich Wafer Bow Kombination physikbasierter Simulation mit maschinellem Lernen, um leistungsfähige Vorhersageansätze zu entwickeln Enge Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams aus Simulation, Experiment und Entwicklung