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AUNOVIS Forschungsprojekt: Maschinelles Lernen von Verhaltensmodellen - Trainingszelle
Evaluationsbericht

Maschinelles lernen

von verhaltensmodellen

Digitale Zwillinge ermöglichen es, das Zusammenspiel einzelner Komponenten und das Verhalten ganzer Anlagen virtuell zu simulieren. Durch den Einsatz von KI wollen wir die herkömmliche, manuelle und zeitintensive Erstellung solcher Verhaltensmodelle durch maschinelles Lernen ersetzen.

Durch den Einsatz von KI wollen wir die Erstellung von digitalen Zwillingen revolutionieren. Wir wollen eine Methodik schaffen, die es ermöglicht, unbekannte, komplexe Systeme mit beeindruckender Realitätsnähe und Präzision zu modellieren.

In einem Evaluationsprojekt mit unserem Forschungspartner haben wir Verhaltensmodelle mit einem Machine-Learning-Ansatz entwickelt, die auf verschiedene Situationen wie Störfälle und Inbetriebnahme neuer Anlagen reagieren. Unser universeller Ansatz modelliert unbekannte Systeme ohne zusätzliches Wissen mit der erforderlichen Genauigkeit. Wir treiben diese Forschung mit fortschrittlichen Methoden des maschinellen Lernens voran. Unser Ziel ist es, unseren Ansatz in Zukunft effizient und kostengünstig in der Fabrikplanung und -instandhaltung einzusetzen.

Lesen Sie hier die Ergebnisse unseres Evaluationsprojekts:

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