Künstliche Intelligenz

Moderation: Dr. Dirk Hecker, IAIS

Leitprojekt EVOLOPRO - Evolutionäre Selbstanpassung von komplexen Produktionsprozessen und Produkten, Tim Grunwald, IPT

Lebende Organismen entwickeln sich ständig weiter. Warum können technische Produkte dies nicht auch? Das Leitprojekt EVOLOPRO geht genau dieser Frage nach und stützt sich bei der Suche nach Antworten auf aktuelle Erkenntnisse der Evolutionsbiologie. Im Zentrum steht hierbei die Theorie der »Erleichterten Variation«, die eine analytisch fassbare Erweiterung der Darwinschen Evolutionstheorie darstellt. Anhand von drei Industrie-relevanten Demonstratoren aus den Produktionsbereichen Luftfahrt, Optik und Automotive wird das Potential der Erleichterten Variation für eine Biologisierung der Produktion erforscht

Umsetzung von ML4P - Integration von Machine Learning in eine Presshärteanlage/ Patrick Link, IWU

Im Fokus der Präsentation steht die Vorstellung des Leitprojekts ML4P aus Anwendersicht. Neben der kurzen, technischen Erläuterung des Anwendungsbeispiels Presshärten, wird das Potential von maschinellen Lernverfahren in diesem Kontext erläutert und die dafür notwendige Integration der Maschine in die im Rahmen von ML4P entwickelten ML-Verarbeitungspipeline vorgestellt. Im Ausblick werden die nächsten Schritte in Bezug auf das Anwendungsbeispiel und das Gesamtprojekt präsentiert.

Next Generation Computing – Neuromorphic, Trusted und Quantumcomputing, Prof. Albert Heuberger, IIS

Zusammenfassung Block 1: Dr. Dirk Hecker 

KI für das Quartiersenergiemanagement/ Prof. Peter Bretschneider, IOSB