Schwerpunktthema: | Künstliche Intelligenz |
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Art der Förderung: | Projektförderprogramme |
Programm: | CZS Transfer |
Geförderte Institution: |
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Mit Explainable AI-Methoden werden zwei einander ergänzende Tools für die Stahlindustrie entwickelt: Der MicroGrapher analysiert das Gefüge von bestehendem Stahl. Der SteelDesigner berechnet die Zusammensetzung von Stahllegierungen vor der Produktion.
Ziele
Die Stahlhersteller stehen derzeit vor großen Herausforderungen: Einerseits müssen CO2-Emissionen deutlich reduziert werden, andererseits muss die Versorgung mit hochqualitativem Stahl für z.B. Windkraftanlagen oder das Bauwesen sichergestellt werden. Hinzu kommen knapper werdende Legierungsmetalle und sich immer schneller verändernde Rahmenbedingungen. Um den Prozess der Stahlherstellung effektiver zu gestalten, entwickelt das Team an der EAH Jena einen SteelDesigner, der eine zur Erreichung bestimmter Eigenschaften, wie z.B. der Festigkeit, optimale Zusammensetzung von Stahllegierungen im Vorfeld der Produktion berechnen soll. Neben Eigenschaften, Kosten und Zusammensetzung sollen auch bisher vernachlässigte Aspekte, wie die Versorgungssicherheit oder die Recyclingfähigkeit in die Werkstoffentwicklung einbezogen werden. Ergänzend wird zur Analyse bestehender Stahllegierungen der MicroGrapher entwickelt. Auf Basis von mikroskopischen Bildern und Prozessparametern, wie beispielsweise Informationen zur Temperatur, bestimmt er Gefügekenngrößen, die für das Einsatzverhalten der Stähle wesentlich sind. Das Vorhaben soll einen Beitrag zur ökonomisch und ökologisch fundierten Umgestaltung der einheimischen Stahlindustrie liefern und deren Wettbewerbsfähigkeit stärken.
Beteiligte Personen:
Prof. Dr. Maik Kunert
Ernst-Abbe-Hochschule Jena
Detailinformation:
Schwerpunktthema: | Künstliche Intelligenz |
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Programm: | CZS Transfer |
Art der Förderung: | Projektförderprogramme |
Zielgruppe: | Professor:innen |
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Fördersumme: | 901.000 € |
Zeitraum: | Oktober 2022 - September 2025 |