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 OTH
								
						
				
    
    
                        
    
	
	
	
			
					
            
            
            
                
                    Verbund:
                    Elektroniksysteme für Künstliche Intelligenz in der digitalen Industrie
                
            
            
            
                
                    Quelle:
                    Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
                
            
            
				
					Redaktion:
					
					
              
                DLR Projektträger
              
						
				
            
			
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                Förderung
              
            
				
          
              
                Information u. Kommunikation
              
            
				
			
            
            
            
		
	
    
	
        
	
    
    
		
    
            
                    
                        Weitere Informationen
Weitere Teilprojekte des Verbundes
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