Forschung und Projekte
In der folgenden Übersicht finden sich aktuelle Forschungsprojekte und weitere Hinweise zu interessanten Meldungen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz:
Beschleunigter Transfer vortrainierter KI-Modelle in der fertigenden Industrie
Das Projekt FLInK erforscht KI-Methoden des verteilten Lernens und den Transfer vortrainierter KI-Modelle zwischen Fertigungsanlagen und Bauteilen. Weiter auf Hochschule Kempten
Mit Künstlicher Intelligenz gegen Verschwendung in Druckluftanlagen
Das Fraunhofer IPA, die Universität Stuttgart und das Sensorunternehmen Sick haben eine automatisierte Detektion entwickelt, bei der ein intelligenter Algorithmus die Leckagen aufspürt. Weiter auf IPA
Sichere und robuste kalibrierte Messsysteme für die digitale Transformation
Das Projekt GEMIMEG-II liefert Standards, die eine verlässliche Kommunikation zwischen Maschinen ermöglichen und diese durch digitale Zertifikate sicherstellen. Weiter auf GEMIMEG
Fehler beim Schweißen schnell und automatisch erkennen
Durch föderiertes Lernen können Anwenderfehler bei Schweißprozessen via KI zuverlässig erkannt werden, ohne dass die Kunden ihre sensiblen Schweißdaten aus der Hand geben müssen? Weiter auf IPA
Hybride KI für die flexible und hochautomatisierte Oberflächenbearbeitung mit Robotern
Im Forschungsprojekt RoboGrind wird hochautomatisiertes KI-System zur Oberflächenbearbeitung mit Robotern entwickelt, um die Wiederaufbereitung von Gerätekomponenten gegenüber der Neuproduktion wirtschaftlich zu machen. Weiter auf IPA.
Intelligenter Sensor erkennt eigenständig Anomalien
Expertinnen und Experten des Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Technologies CCIT haben einen smarten Sensor namens AIQ-Bo entwickelt, der Vibrationen an mechanischen Komponenten misst und mittels Künstlicher Intelligenz (KI) vor Ort auswertet. Dadurch werden Anomalien eigenständig erkannt und an die Cloud übermittelt, so dass geeignete Verbesserungsmaßnahmen eingeleitet werden können. Weiter auf Digital Engineering
Intelligente Zustandsüberwachung in der Produktion
Ein Kamerasystem mit lernendem Modell ermöglicht die vollautomatisierte Bildauswertung von Verschleißzuständen oder Produktmerkmalen mit künstlicher Intelligenz. Weiter auf KIT
Maschinelles Lernen: Schlaue Kommissionierroboter greifen gemeinsam besser
Forschende des KIT entwickeln datensichere Trainingsplattform für intelligente Industrieroboter. Durch gemeinsames, aber örtlich getrenntes Lernen, auch Federated Learning genannt, lassen sich Trainingsdaten von mehreren Stationen, aus mehreren Werken oder sogar mehreren Unternehmen nutzen, ohne dass Beteiligte sensible Unternehmensdaten herausgeben müssen. Weiter auf KIT.
Optische Erfassung von Werkzeugverschleiß
Forschenden aus Aachen entwickeln ein System aus Kameras und Bildverarbeitung durch Künstliche Intelligenz, das bereits in der Werkzeugmaschine den Werkzeugverschleiß erfassen und auswerten kann. Weiter auf Fraunhofer IPT.
Generalisierung Menschzentrierter KI-Applikationen für die Produktionsoptimierung
Das Ziel des Projekts GeMiKi ist die menschzentrierte Zusammenführung von Expertenwissen, Produktionsausrüstung und Künstlicher Intelligenz in sogenannte hybride Intelligenz-Systeme, um die Leistungsfähigkeit, Flexibilität und Wirtschaftlichkeit komplexer Fertigungssysteme nachhaltig zu verbessern. Weiter auf GeMiKi.
Selbstgesteuerte Assistenz für die manuelle Montage
Ziel des Forschungsprojekts SAM-KI ist die Entwicklung eines Assistenzsystems, welches zukünftig vom Montagepersonal selbstgesteuert auf verschiedene Prüf- oder Unterstützungsschritte zur Qualitätskontrolle trainiert werden kann und die digitale Kommunikation und Interaktion unterstützt. Weiter auf IPA.
Wissenssicherung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz
Das Ziel des Projektes KI_eeper ist es, mithilfe eines KI-basierten Assistenzsystems, automatisiert Wissen von Fachkräften im Arbeitsprozess zu speichern und bedarfsgerecht weniger erfahrenen Arbeitskräften zur Verfügung zu stellen. Weiter auf idw.
Effizienterer Werkzeugeinsatz durch Künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen als Entscheidungsunterstützung für den Werkzeugwechsel im Zerspanungsprozess. Weiter auf Maschinenmarkt Vogel.
Bilderkennung zur Kontrolle von Verpackungselementen
Durch den Einsatz von KI wird die Qualitätskontrolle bei transparenten Komponenten erleichtert. Weiter auf Neue Verpackung.