Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen für jeden Anwendungsfall

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind längst in vielen Produkten und Prozessen angekommen – doch das Potenzial ist bei weitem nicht ausgeschöpft. Zahlreiche Anwendungen warten noch darauf, erschlossen zu werden.

Unsere Stärken:

• Wir haben ein tiefes mathematisches Verständnis von KI-Algorithmen.
• Wir kombinieren KI mit Wissen von Expertinnen und Experten.
• Wir integrieren KI optimal in Anwendungen der Modellierung, Simulation und Optimierung. 

Künstliche Intelligenz trifft auf tiefes mathematisches Knowhow

Wir als Fraunhofer ITWM unterstützen beim Entwickeln von neuartigen KI-Produkten und Dienstleistungen durch unser tiefgehendes mathematisches Verständnis und Knowhow beim Transfer von Ideen in marktfähige Produkte.

Insbesondere zeichnen wir uns dabei durch eine optimale Anwendung und Integration von KI-Modellen aus. Die intelligente und geschickte Kopplung von KI mit mathematisch-physikalischer Simulation und Modellierung erlaubt es zum Beispiel, Wissen von Expertinnen und Experten aus dem eigenen Betrieb mit in die Modelle einfließen zu lassen und somit einen klaren Vorteil gegenüber rein datengetriebenen Modellen zu erlangen. Wir kennen die Grenzen und Möglichkeiten unterschiedlicher KI-Methoden und kombinieren diese passgenau – immer mit dem Ziel, möglichst schnell, präzise und verlässlich zum optimalen Ergebnis zu kommen. Zu unserem methodischen Repertoire gehören auch Neuronale Netze und Deep-Learning, die wir gezielt in geeigneten Anwendungsfällen einsetzen – etwa bei der Mustererkennung, Bildanalyse oder Vorhersage komplexer Zusammenhänge.

Modellierung – Digitale Zwillinge bilden Realität ab

Ein präzises digitales Modell bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen in Entwicklung und Produktion. Digitale Zwillinge (Digital Twins) ermöglichen es, Produkte oder Prozesse risikolos zu testen und weiterzuentwickeln – vorausgesetzt, sie bilden die Realität korrekt ab. Genau hier setzen wir an: Mit unserer physikalisch-mathematischen Expertise überwinden wir das sogenannte »Sim2Real Problem« und schaffen Modelle, die nicht nur realitätsnah, sondern auch robust und belastbar sind.

Simulation – hybride Modelle für mehr Verlässlichkeit

Die reale Welt enthält Unsicherheiten, welche schwer vorherzusehen oder zu modellieren sind. Reine KI-Modelle stoßen hier oft an Grenzen. Wir kombinieren datengetriebene Ansätze mit physikalischer Simulation zu hybriden Modellen. Das Ergebnis: höhere Genauigkeit, größere Robustheit, und damit bessere Vorhersagen sowie geringere Risiken im Betrieb.

Optimierung – intelligent und effizient

Viele Prozesse lassen sich verbessern – doch der Weg zur optimalen Lösung ist oft aufwendig. KI-gestützte Methoden können diesen Weg deutlich verkürzen. Durch die Verknüpfung von KI mit domänenspezifischem Wissen beschleunigen wir Optimierungsprozesse und steigern gezielt die Effizienz. So lassen sich etwa Produktionskosten senken, Anlagen besser auslasten oder Prozesse flexibler gestalten.