Maschinelles Lernen

Mehrwerte in der Produktion erzielen durch intelligente Datenanalyse.

Die Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen unterstützt Sie bei der Analyse der vorhandenen Daten, entwickelt mit Ihnen gemeinsam eine Strategie zur automatisierten Erfassung oder Generierung geeigneter Trainingsdaten, zur Einführung von Datenanalysemethoden und liefert maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Herausforderungen.

Überwachung, Diagnose, Predictive Maintenance und Optimierung sind Kernherausforderungen im Betrieb technischer Systeme. Wertvolle Informationen zu Verschleiß, Fehlerursachen und Optimierungspotentialen sind in den Prozessdaten von Maschinen und Anlagen enthalten. Diese Informationen bleiben heute jedoch oft ungenutzt, da die relevanten Messdaten nicht erfasst werden oder keine systematische Analyse der Daten erfolgt.

Daher entwickeln wir Lösungen zur automatisierten Erfassung, Verknüpfung, Verwaltung, Visualisierung und Analyse großer industrieller Datenmengen. Dabei nutzen wir innovative Methoden zur Integration von Expertenwissen, Daten-Anreicherung und Interpretation von Dokumenten und Bildern, um Ihren Anwendungsfall bestmöglich abzubilden.

Unsere innovativen Methoden:

•  Datengenerierung/-augmentierung

•  Physics Informed Machine Learning

•  Effiziente Label-Generierung

•  Large Language Models

•  Smarte Visualisierung

Weitere Informationen

Forschungsthemen und Projekte

Stellenangebote

Wissenschaftliche*r Mitarbeiter*in im Bereich KI (LLM's)

  • (Lemgo) Nachdem sich die Entwickler der Stührenberg GmbH und Fraunhofer-Forscher aus Lemgo bereits mit intelligenten Lichtsignalanlagen (LSA) beschäftigt haben, folgt nun der nächste Schritt: Ab Oktober 2021 bringen die Projektpartner die künstliche Intelligenz (KI) auch in Ampeln für die Fußgängerquerung. Die Forschungsfragen richten sich dabei auf die Verringerung von Wartezeiten, Erhöhung der Sicherheit und Rücksicht auf vulnerable Personen. Möglich macht dies das BUndesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI:) Im Projekt „KI4PED“ soll ein innovativer Ansatz zur bedarfsgerechten Steuerung für Fußgängerampeln entwickelt werden. Wie auch bei dem Vorgängerprojekt für Autoverkehr gilt: Sollte die Technologie auf eine reale Verkehrssituation anwendbar sein, ist das Potenzial im Falle einer Skalierung enorm. Das Projekt läuft zunächst bis zum Juli 2022 und wird im Rahmen der Innovati-onsinitiative mFUND mit insgesamt 95.566 Euro durch das BMVI gefördert.

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