Erster DACE Summit – Vernetzung und Diskussion zur Zukunft der Circular Economy-Daten
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Weiteres Forschungsprojekt „GenISyS“ gestartet: KI im Anlagenbau
In Düsseldorf bekamen die Projektpartner ihren Zuwendungsbescheid persönlich von Staatssekretärin Silke Krebs überreicht.
Im Projekt „GenISys“ entwickeln Forschende der Bergischen Universität gemeinsam mit zwei Praxispartnern generative KI-Modelle, um den Bau von Abfüllanlagen zukünftig intelligenter und ressourcenschonender zu gestalten. Übergeordnetes Ziel ist es, den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in relevanten Wirtschaftsbranchen voranzutreiben.
Generative KI-Modelle erzeugen aus bestehenden Daten neue Inhalte und sind bereits in vielen Unternehmensanwendungen integriert. In vielen Unternehmens- und Benutzer*innenanwendungen sind die Modelle bereits integriert und beweisen beeindruckende Fähigkeiten, beispielsweise bei der Generierung menschenähnlicher Texte. „Im industriellen Produktionsbereich bleibt das bekannte Potenzial und die Leistungsfähigkeit generativer KI-Ansätze dagegen noch nahezu ungenutzt. Mitunter, da KI-Methoden an Einsatzbereiche mit sehr speziellen Anforderungen noch nicht angepasst sind“, erklärt Dr.-Ing. Richard Meyes, Leiter des Forschungsbereichs „Interpretable Learning Models“ am Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation der Bergischen Universität.
Produktionsaufwand und Materialeinsatz senken
Ein besonderer Einsatzbereich ist der Entwurf und Bau von industriellen Abfüllanlagen für pulverförmiges und körniges Material wie Zement. Der Konfigurationsprozess ist aufwendig und manuell, mit Labortests zur Materialbestimmung und Erprobung eines Anlagenprototyps. Anpassungsschritte sind bei neuen Anforderungen und Materialeigenschaften erforderlich. Ein innovativerer und anpassungsfähigerer Ansatz für die Anlagenkonfiguration ist notwendig.
Dr.-Ing. Richard Meyes und sein Team arbeiten gemeinsam dem Softwareunternehmen Snap und dem Anlagenbauer Haver & Boecker an generativen KI-Modellen, um die Testzyklen im Anlagenbau zu reduzieren. Ziel ist es, innovative Ideen und Dienstleistungen in der Branche voranzutreiben sowie Produktionsaufwand und Materialeinsatz zu senken und die Umwelt zu schonen.
Die Vision des Projekts ist die Entwicklung einer KI-basierten, leicht bedienbaren Softwareanwendung für Anlagenbauunternehmen und Anlagenbetreiber.
Das Projekt „GenISys“ wird im Rahmen des Innovationswettbewerbs NEXT.IN.NRW vom Ministerium für Wirtschaft, Industrie, Klimaschutz und Energie des Landes NRW und der EU mit 1,7 Mio € gefördert, der Bergischen Universität stehen davon eine halbe Million Euro zur Verfügung.
Kontakt
Dr.-Ing. Richard Meyes
Leiter Forschungsbereich „Interpretable Learning Models“
Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation
Telefon 0202/439-1046
E-Mail meyes[at]uni-wuppertal.de
