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Forschung Künstliche Intelligenz für die Motorenentwicklung

| Redakteur: Sven Prawitz

Forscher wollen Maschinelles Lernen einsetzen, um Prüfdaten, Steuergeräte und Prüfstände in der Automobilindustrie zu überwachen und zu optimieren. Zum Einsatz kommen Deep Learning und die Zeitreihenanalyse.

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Mithilfe des Deep Learnings und der Zeitreihenanalyse soll die Motorenentwicklung verbessert werden.
Mithilfe des Deep Learnings und der Zeitreihenanalyse soll die Motorenentwicklung verbessert werden.
(Bild: DFKI)

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und IAV, ein Entwicklungspartner der Automobilindustrie, haben ein gemeinsames „Forschungslabor Lernen aus Prüfdaten“ in Kaiserslautern eröffnet. Mit Hilfe des Deep Learning, genauer den Einsatz neuronaler Netze im Steuergerät, soll es lernen, wie die Eingangsgrößen optimal einzustellen sind. Die Forscher wollen unter anderem solche Netze verwenden, um bei der Zeitreihenanalyse von Motorprüfdaten neue Ansätze für das „Predictive Health Monitoring“ zu entwickeln. Daraus lassen sich Voraussagen treffen, die Verschleiß und Wartungsfälle verbessern.

Außerdem wollen die Wissenschaftler an neuen Visualisierungsmöglichkeiten für die vielfältigen Messdaten aus den neuronalen Netzen arbeiten. So soll ein Werkzeugkasten von KI-Tools entstehen, die von Automobil-Ingenieuren intuitiv und passend eingesetzt werden können.

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