Projekt Beschreibung

Im industriellen Kontext sind nicht nur das derzeitige Trendthema Deep Learning, sondern darüber hinaus eine große Vielfalt weiterer spezieller ML-Methoden interessant, die auch mit vergleichsweise weniger Daten unter gleichzeitiger Nutzung von Vorwissen gut umgehen können.

Im Leitprojekt ML4P formulieren wir intelligente Methoden zur Bedarfsdeckung der Industrie und bereiten den Weg zu flexiblen, schnell lernenden Anlagen vor. Eine »lernende Maschine« könnte zum Beispiel den Einbau intelligenter Komponenten oder einen effizienten, ganzheitlichen Umgang mit sehr großen Datenmengen beinhalten. Ziele:

  • Entwicklung eines toolgestützten Vorgehensmodells
  • Realisierung eines Software-Tools, mit dem der Ist-Zustand erfasst und analysiert wird, um mögliche Optimierungspotentiale aufzuzeigen
  • Ableitung und Auswahl geeigneter Verfahren des Maschinellen Lernens in der Produktion

Weitere Informationen beim Fraunhofer ITWM