alaska/KIML - Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens mit alaska-Softwareprodukten für die Simulation mechatronischer Systeme und Mensch-Technik-Interaktionen

Laufzeit: 05/2019-07/2021                         

Fördermittelgeber: Sächsische Aufbaubank

Projektpartner: Sächsisches Institut für Computational Intelligence und Machine Learning der Hochschule Mittweida

Ziel des Forschungsprojektes ist die Entwicklung von Kompetenz auf dem Gebiet der Nutzung von Methoden der Künstlichen Intelligenz, konkreter auf dem Gebiet des maschinellen Lernens (ML), in Verbindung mit Simulationssoftware für mechanische und mechatronische Systeme sowie für Mensch-Technik-Interaktionen. Dabei soll der Fokus nicht auf der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens liegen. Vielmehr soll erforscht werden, welches Anwendungspotenzial das maschinelle Lernen im Zusammenwirken mit Mehrkörperdynamik-basierter Simulationssoftware bietet. Dabei sollen z. B. Antworten auf die folgenden Fragen gefunden werden: Welcher Nutzen für die Analyse und Bewertung von Simulationsresultaten kann aus der Verwendung von ML-Methoden erwachsen? Können synthetisch generierte Messdaten aus der Simulation digitaler Prototypen und der Durchführung virtueller Tests für das Trainieren von ML-Systemen verwendet werden? Die Forschung soll sich dabei auf drei Schwerpunkt-Gebiete konzentrieren:

• Nutzung von Methoden des maschinellen Lernens bei der Analyse und Bewertung von Ergebnissen der Simulation mechanischer/mechatronischer Systeme und von digitalisierten Mensch-Technik-Interaktionen

• Effiziente Definition, Bereitstellung, Klassierung und Verwendung von synthetischen Messdaten zum Trainieren von ML-Systemen

• Anpassung von Methoden des maschinellen Lernens an die Spezifik mechatronischer Systeme insbesondere unter dem Aspekt der Robustheit und Stabilität