Methoden der künstlichen Intelligenz
Im Bereich ?Künstliche?Intelligenz“ konzentrieren wir uns insbesondere auf Softwaresysteme, die ihr Verhalten nicht klassisch regelbasiert einprogrammiert bekommen, sondern Zusammenh?nge aus Daten und Erfahrung extrahieren und lernen. Unsere Gruppe "Methoden der Künstlichen Intelligenz" konzentriert sich insbesondere auf Techniken, die es uns erm?glichen, kommerzielle und industrielle Anwendungsf?lle der Künstlichen Intelligenz zu adressieren, wie z.B. Unterstützungssysteme für die maschinenbauliche CAD-Konstruktion, Lernen von Parametern für CFK-Anwendungen (carbonfaserverst?rkte Kunststoffe) aus Simulationen und Beobachtungen und Optimierung nach Nutzerwünschen, z.B. in intelligenten Energiesystemen. Um diese Ziele zu erreichen, bedarf es einer Mischung aus maschinellem Lernen und Optimierungstechniken, die wir als unsere beiden zentralen S?ulen aktiv beforschen.
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Aktuelle studentische Arbeiten (Abschlussarbeiten, Projektmodule, wissenschaftliche Hilfskraft) finden Sie? hier.
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Aktuelle Themen
Maschinelles Lernen für CFK
Die Herstellung von kohlenstofffaserverst?rktem Kunststoff (CFK) ist mit einer hohen Varianz der Einsatzstoffe konfrontiert. Wir nutzen maschinelles Lernen, um Qualit?tssicherung und Prozesskontrolle für z.B. Harzinjektionsverfahren zu gew?hrleisten.
Transferlernen
Da in industriellen Anwendungen des maschinellen Lernens ein gro?es Datenvolumen fehlt, kombinieren wir simulierte und reale Daten mittels Transferlernen.
Intelligente Prozessautomatisierung
Viele wiederkehrende Aufgaben w?hrend der Fertigung k?nnen mit datengesteuerten Methoden automatisiert und unterstützt werden. Wir untersuchen neue Ans?tze zur Analyse von Artefakten aus der Konstruktion.
Lernen im Umfeld Industrie 4.0
Wir untersuchen zeitreihenbasierte Ans?tze zur Klassifizierung und Regression, die für Anwendungsf?lle im Bereich Industrie 4.0 wie beispielsweise Condition Monitoring, Predictive Maintenance und Predictive Control entscheidend sind.
Optimierung unter Einschr?nkungen
Diskrete Optimierungsprobleme k?nnen oft formalisiert und mit hohem Abstraktionsgrad modelliert werden, bevor sie an konkrete L?ser gesendet werden. Die Gruppe entwickelt eine Modellierungssprache für weiche Einschr?nkungen, sogenannte Soft Constraints.
DIENSTLEISTUNGEN
- Design, Entwicklung und Optimierung von maschinellen Lernsystemen
- Gemeinsame Forschungsprojekte in neuartigen Anwendungsbereichen der KI?
- Einführungsvortr?ge zu Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen
- Optimierung unter weichen?Einschr?nkungen
Team
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Institut für Software & Systems Engineering
Das Institut für Software & Systems Engineering, geleitet von Prof. Dr. Wolfgang Reif, ist eine wissenschaftliche Einrichtung in der Fakult?t für Angewandte Informatik an der Universit?t Augsburg. Das Institut unterstützt sowohl Grundlagen- als auch angewandte Forschung in allen Bereichen der Software & Systems Engineering. In der Lehre erm?glicht es die weitere Entwicklung des relevanten Kursangebots von Fakult?t und Universit?t.