AES ~ Intrusive Load Monitoring
Ziel
Im Transferverbundprojekt Saxony⁵ ist im Teilprojekt All Electric Society eines der Ziel die Implementierung des Transferthemas "Intrusive Load Monitoring". In der zweiten Förderrunde des Förderprogrammes "Innovative Hochschule" soll der regionale Austausch zu den Themen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gefördert werden.
Das Transferthema "AES Intrusive Load Monitoring" stellt eine Verbindung zwischen verschiedenen Kompetenzbereichen her, um neue Anwendungsmöglichkeiten für Künstliche Intelligenz (KI) zu erschließen. KI ist ein interdisziplinäres Thema, das sich über eine Vielzahl von Forschungs- und Anwendungsgebieten erstreckt. Im Rahmen dieses Transferthemas werden Fachkenntnisse in den Bereichen Datenerfassung und -verarbeitung, Mustererkennung, Automation, Robotik und intelligente computerbasierte Agenten zusammengeführt. Durch diese interdisziplinäre Zusammenarbeit werden innovative Nutzungsmöglichkeiten für KI entwickelt und erforscht.
Ein weiteres Ziel des Projektes ist die Unterstützung Transfermodus "Transferbezogene Kompetenzvermittlung" zur Entwicklung einer gemeinsamen Schulungsplattform.
Im Rahmen von Saxony⁵ widmet sich die Data Science Research Group der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Dabei wird Analysis und Numerik eingesetzt, um hochdimensionale Probleme mithilfe von Tensorformaten zu lösen. Zudem werden mathematische Ansätze speziell für ingenieurwissenschaftliche Anwendungen genutzt.
Weitere Informationen
Projekte
o Künstlich und Menschlich Intelligent (K-M-I) - Kompetenzzentren für transformierte Arbeit in Westsachsen
Das Projekt K-M-I wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert. Es soll erforscht werden, wie sich Maßnahmen der KI arbeitsgestalterisch in der Region des mitteldeutschen Kohlereviers und in Westsachsen einsetzen lassen. Umsetzbar ist dies unter anderem durch die Unterstützung von intelligenten Assistenzsystemen bei der Produktionsplanung und -steuerung oder bei der Wartung und Instandhaltung komplexer Anlagen.
o KI-StudiUm
Ziel des Projektes ist es, einige Methoden der KI als unterstützende Technologie in den Regelbetrieb von Lehre und Verwaltung an der WHZ zu überführen. Es erfolgt gleichzeitig der Ausbau von digitalen, internationalen und interdisziplinären Studienangeboten in der Breite und Tiefe sowie der Aufbau von KI-Qualifizierungsprogrammen für Hochschulbeschäftigte.
o Industriegeförderte Projekte mit Praxispartnern
Ansprechpartner an der WHZ
Fachlicher Transferleader / Professor:
Prof. Dr. rer. nat. Mike Espig
Tel: +49 (0) 375 536 1381
Transferbeauftragte / Wissenschaftliche Mitarbeiterin:
Michaela Banert
Tel: +49 (0) 375 536 2127