Künstliche Intelligenz (KI) ist ein akzeptierter Ansatz, um den bevorstehenden Wandel der Europäischen Industrie in der Digitalisierung voranzutreiben. Europa fehlt es allerdings an industriespezifisch adaptierten KI-Methoden in hochautomatisierte Fabriken und eine ausreichende Applikationserfahrung zur Sicherung Integration von KI in digitalen Anwendungen. Das Potenzial der KI in Wirtschaft und Gesellschaft wird bei weitem nicht ausreichend genutzt. Dies ist kritisch, da die Automatisierung ein gesättigtes Niveau erreicht hat. Potenzielle Nutzer von KI werden nicht ausreichend unterstützt, um die Integration von KI in ihren Anwendungen zu erleichtern. In AI4DI wollen wir KI in dezentrale Anwendungen bringen (Cloud-to-Edge) und damit höhere Produktivität in der Fabrik durch Digitalisierung der Automation erzielen. Um dies zu erreichen, verbinden wir Fabriken, Prozesse und IoT devices innerhalb der digitalisierten Industrie, indem wir ML und KI für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, die Erkennung von Veränderungen oder Anomalien einsetzen. Durch die Verwendung dieser Daten gewinnen wir Wissen und ordnen sie in einer bearbeitbaren Darstellung an. Wir nutzen dieses Wissen, um die Semantik und die logische Ebene mit einer verteilten Systemintelligenz für z.B. Qualitätskontrolle und Produktionsoptimierung bereitzustellen. In AI4DI definieren wir einen Ansatz mit sieben Key-Targets, um die Relevanz von KI-Methoden in der digitalisierten Industrie zu bewerten. Jedes Schlüsselziel stellt ein Tätigkeitsfeld und das entsprechende Ziel gleichzeitig dar, teilt Systeme in heterogene und homogene Systeme auf und entwickelt ein gemeinsames Verständnis der KI-Methode für diese Systeme sowie für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Darüber hinaus untersuchen, entwickeln und verwenden wir KI-Werkzeuge zur Änderungserkennung und für eine verteilte Systemintelligenz an und entwickeln IoT-Geräte zur Erkennung und Ansteuerung.
Verbundprojekt: Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie - AI4DI -; Teilvorhaben: KI-Algorithmen für die Optimierung von verteilten Datenverarbeitungsketten in heterogenen Rechnernetzen
Laufzeit:
01.06.2019
- 31.12.2022
Förderkennzeichen: 16ESE0343
Koordinator: Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden - Fakultät für Elektrotechnik, Medien und Informatik
Verbund:
Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie
Quelle:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Redaktion:
DLR Projektträger
Länder / Organisationen:
Österreich
Belgien
Tschechische Republik
Finnland
Frankreich
Griechenland
Italien
Litauen
Lettland
Norwegen
Taiwan
Themen:
Förderung
Information u. Kommunikation
Weitere Informationen
Weitere Teilprojekte des Verbundes
- Verbundprojekt: Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie - AI4DI -; Teilvorhaben: Künstliche Intelligenz für die Digitale Revolution in der Halbleiterindustrie
- Verbundprojekt: Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie - AI4DI -; Teilvorhaben: KI unterstützte Fertigung und Logistik im Automobilbau
- Verbundprojekt: Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie - AI4DI -; Teilvorhaben: KI Algorithmen für Batteriesysteme in automobile und industrielle Anwendungen
- Verbundprojekt: Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie - AI4DI -; Teilvorhaben: Sensitive Strukturen für die Mensch-Maschine-Interaktion in digitalisierten Prozessketten
- Verbundprojekt: Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie - AI4DI -; Teilvorhaben: Virtuelle KI-basierte Systemoptimierung
- Verbundprojekt: Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie - AI4DI -; Teilvorhaben: KI in der Digitalisierung für die Halbleiterindustrie
- Verbundprojekt: Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie - AI4DI -; Teilvorhaben: Dashboard und AI-APPs für die Digitalisierung der Prozessketten