Zum Hauptinhalt springenZum Hauptmenü springenZum Seitenmenü springenZur Suche springen
weiter zur Suchseite

Fraunhofer SCAI erschließt Potenzial maschineller Lernverfahren für industrielle Anwendungen im Mittelstand

Veröffentlicht am:17.01.2020
Veröffentlicht von:Dipl.-Journalist (TU Dortmund) Michael Krapp
Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI
Kategorie:Forschungsprojekte
Forschungs- / Wissenstransfer
Übersicht:

Im Projekt »ManuBrain« entsteht eine universelle, skalierbare und offene Plattform für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz im industriellen Mittelstand. Das Land Nordrhein-Westfalen und der Europäische Fonds für Regionale Entwicklung fördern das Vorhaben über drei Jahre mit insgesamt 1,8 Millionen Euro. Fraunhofer SCAI entwickelt und evaluiert Verfahren des Maschinellen Lernens für ingenieurtechnische Anwendungen.

Beschreibung:

SANKT AUGUSTIN. Nur wenige mittelständische Unternehmen nutzen bislang Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Analyse von Sensordaten in Produktionsanlagen. Im Projekt »ManuBrain« soll daher eine KI-Plattform entstehen, die das Potential der Datenanalyse für konkrete industrielle Anwendungen zu erschließen hilft. In ManuBrain arbeiten Partner aus Forschung und Industrie zusammen, um den Praxisbezug der Entwicklungen sicher zu stellen.

Fraunhofer SCAI bringt seine langjährige Erfahrung in der Datenanalyse und im Maschinellen Lernen in das Projekt ein. Eine wichtige Rolle spielt das sogenannte »informed machine learning«. Dabei nutzt man in der Datenanalyse auch Anwendungswissen, beispielsweise in Form physikalischer Annahmen. »Eine interdisziplinäre Zusammenarbeit von Forschern und Ingenieuren ist notwendig, um Anwendungswissen für das Maschinelle Lernen (ML) nutzbar zu machen«, sagt Prof. Dr. Jochen Garcke, Abteilungsleiter »Numerische datenbasierte Vorhersage« bei Fraunhofer SCAI.

Beispielsweise kann untersucht werden, welchen Einfluss äußere Bedingungen, wie die Temperatur, auf die Eigenschaften eines Produktes haben. Wenn man gesammelte Daten, Erfahrungswissen des Maschinenbetreibers und physikalisch-technisches Wissen kombiniert, lassen sich Produkte und Abläufe optimieren.

Einen Schwerpunkt der Forschungsarbeiten von Fraunhofer SCAI bilden Verfahren des Transferlernens. Sie sollen helfen, Modelle des maschinellen Lernens, die für einen Maschinentyp funktionieren, auf verwandte Maschinentypen zu übertragen. Zudem wird auf die Interpretierbarkeit der Ergebnisse der ML-Verfahren geachtet.

Projektpartner sind Universität Siegen, Fraunhofer SCAI (Sankt Augustin), Recogizer Group GmbH (Bonn), Albrecht Bäumer GmbH (Freudenberg), SMS group GmbH (Düsseldorf) und ZENIT GmbH (Mülheim an der Ruhr).

ManuBrain ist Teil des Leitmarktwettbewerbs IKT.NRW, in dem elf Innovationsprojekte mit rund 16 Millionen Euro unterstützt werden.

--

Ein Foto zur Presseinformation finden Sie unter:

https://www.scai.fraunhofer.de/de/presse/pressemitteilungen/news-16-01-2020.html

wissenschaftliche Ansprechpartner:

Prof. Dr. Jochen Garcke

Leiter des Geschäftsfelds Numerische datenbasierte Vorhersage

Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI

53754 Sankt Augustin

E-Mail: jochen.garcke@scai.fraunhofer.de

Weitere Informationen: