Fraunhofer-Gesellschaft | KI-Fortschrittszentrum »Lernende Systeme und Kognitive Robotik«
Durch Einsatz von KI können wichtige Informationen aus Patentdokumenten automatisiert extrahiert werden und in einer strukturierten Form (z.B. als Wissensgraph) für die weitere Verwendung zur Verfügung gestellt werden.
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Lokalisierung von Tieflochbohrungen
Durch die Berechnung des Winkels zwischen einem Reinigungswerkzeug und dem orthogonalen Blickwinkel der Bohrung soll eine automatisierter Reinigungsvorgang ermöglicht werden.
mehr Info© Gutekunst GmbH
Informationsextraktion aus medizinischen Publikationen
Im Quick Check „Informationsextraktion aus medizinischen Publikationen“ wurde die Erstellung von Zulassungsunterlagen (Core Dossiers) betrachtet und es wurde evaluiert, wie mit KI die Extraktion von Informationen aus medizinischen Studien unterstützt werden kann.
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KI-gestütztes Bewerten von 3D-Punktwolken von Hochspannungsschaltanlagen
Für die Erstellung von Digitalen Zwillingen für Hochspannungsschaltanlagen ist die Qualität der gescannten Punktwolken entscheidend. Durch den Einsatz von KI-Methoden können die Punktwolken automatisiert bewertet werden.
mehr Info© Frederik Seiler, Fraunhofer IPA
KI-basierte Bewertung von Rückgaben bei der Vermietung von Wertgegenständen
Im Bereich der Sharing Economy stellt die effiziente Rückgabe eine große Herausforderung dar. Durch den Einsatz von KI kann diese weitestgehend automatisiert werden.
mehr Info© Fraunhofer IPA, Akkurent GmbH
NeuraConnect
Auslagerung rechenintensiver Operationen in eine 5G-Edge-Cloud.
mehr Info© Neura Robotics
Kollaboraton Mensch und Maschine 2.0
Die Anforderungen der Endabnahme an die Mitarbeiter wurde mithilfe von UNAs überprüft. KI-Potentiale wurden identifiziert und vorgeschlagen.
mehr Info© Tekon Prüftechnik GmbH
Schadensauswertung mit Machine Learning
Die Schäden an den schutzbeschichteten Proben für den Unterboden von Automobilen werden größtenteils durch den ML-basierten Objektdetektor erkannt. Diese analysierten Informationen können erweitert werden, um verschiedene Defekttypen zu klassifizieren, die geometrischen Größen der Defekte zu messen und die Lage der Fehler zu erkennen.
mehr Info© IFO Institut für Oberflächentechnik GmbH
AI-Patentanmeldung - Wissensextraktion aus Patentdokumenten mit KI
Durch Einsatz von KI können wichtige Informationen aus Patentdokumenten automatisiert extrahiert werden und in einer strukturierten Form (z.B. als Wissensgraph) für die weitere Verwendung zur Verfügung gestellt werden.
mehr Info© Pixabay/pexels.com
Lieferanten-Monitoring mit KI
In dem Quick Check wurden historische Daten aus dem Einkauf analysiert sowie Dashboards konzipiert, um ein effektiveres Lieferanten-Monitoring zu ermöglichen.
mehr Info© Wilhelm Vogel GmbH Antriebstechnik
KI-optimierte Patientenplanung
Im Rahmen des Quick Check wurden bestehende Ansätze zur effizienten Operationsplanung und Einbestellung von Patienten, möglichst ohne Wartezeiten, verbessert.
mehr Info© Artur Tumasjan
MRK-Applikation zur Bestückung von Maschinen
Im Rahmen des Quick Checks ist ein Konzept zur Bestückung von Maschinen für das Stanzen von Schraubenköpfe als kollaborative Applikation erarbeitet worden. Die Applikation ist als mobile Roboter-Plattform und mittels Bin-Picking-Lösung konzeptioniert.
mehr Info© Fraunhofer IPA
Projekte
Ein zentraler Schwerpunkt des KI-Fortschrittzentrums ist die direkte Kooperation mit Industrieunternehmen: Machbarkeitsstudien (Quick Checks) und Projekte zur Entwicklung erster Prototypen (Exploring Projects) von KI-Anwendungen. Darüber hinaus zielen Konsortialprojekte und Innovationsnetzwerke auf einen unternehmensübergreifenden Austausch ab.
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Durch Machine Learning sollen Systemausfälle möglichst früh prädiziert werden. Die Modelle werden dabei mit einem Zeitreihendatensatz trainiert, der mit einem Monitoringsystem über ein Jahr aufgenommen wurde.
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Das Hauptziel des Quickchecks war es, die Machbarkeit eines intelligenten Systems zu prüfen, das auf der Grundlage der Eingabeparameter des Auftrags und der entsprechenden Freitextnotizen eines Mitarbeiters den richtigen Vorgangstyp klassifizieren kann.
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Physiksimulationen werden vermehrt eingesetzt, um Roboter in einer sicheren, digitalen Umgebung für Produktionsprozesse zu programmieren oder zu trainieren. Damit der Roboter die Prozesse erfolgreich erlernen kann, müssen die in der Simulation erzeugten Trainingsdaten den realen Prozess repräsentieren können.
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Neuronale Netzwerke sollen zum autonomen Fahren von Kraftfahrzeugen eingesetzt werden. Diese werden häufig durch manuelle Fahrten trainiert. Hierbei nimmt ein Mess-System Daten von Sensoren auf, die dann zum Training der neuronalen Netze verwendet werden.
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Adaptive Cruise Control (ACC) Systeme passen die Fahrzeuggeschwindigkeit an vorausfahrende Fahrzeuge, die aktuellen Verkehrsschilder, Kurven, die Straßengriffigkeit und andere Faktoren an. In diesem Projekt prüfen Fraunhofer IAO und INVENSITY GmbH, ob zukünftige ACC die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und den Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug auch (als zusätzliche Stellgröße) an den Fahrerzustand anpassen können.
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Die Software »ISG-virtuos« bietet eine Simulationsplattform für den gesamten Lebenszyklus einer Automatisierungslösung - vom Vertrieb über das digitale Engineering bis in die Betriebsphase.
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In der Regel wird der gewünschte Farbton durch eine Vielzahl von Tönversuchen ermittelt. Nur so kann bei einer modularen Lackierung, Farbharmonie über alle Bauteile hinweg erreicht werden. Trotz der starken Kompetenz baden-württembergischer Farben- und Lackunternehmen ist das bisherige Vorgehen aber nicht effizient genug. Dies führt zu einem starken Materialverbrauch und einem hohen Energieeinsatz.
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Für das autonome Fahren sind große Mengen bereits gelabelter Daten nötig, um erfasste Szenen verstehen zu können. Da das manuelle Labeling sehr aufwendig ist, soll ein automatisches Pre-Labeling-System entwickelt werden, das aufgenommene Daten vorunterteilen kann.
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Für die Versorgung der Patienten in Krankenhäusern mit den einzelnen Mahlzeiten werden in den Zentralküchen der Service GmbH Schwarzwald verschiedenste Speisen anhand der Kundenwünsche vorportioniert und anschließend ausgeliefert.
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