Verfahrenstechnik 4.0: Maschinelles Lernen und Physikalische Modellierung

Schwerpunktthema: Künstliche Intelligenz
Art der Förderung: Projektförderprogramme
Programm: CZS Perspektiven
Geförderte Institution:
  • Technische Universität Kaiserslautern

Im Projekt geht es um die Zusammenführung von maschinellem Lernen und physikalischer Modellierung. Die beiden geförderten Juniorprofessor:innen betrachten verfahrenstechnische Prozesse von grundlegenden Stoffdaten bis hin zu industriellen Verfahren.

Ziele

Künstliche Intelligenz, vor allem das Maschinelle Lernen, wird für Industrieanlagen immer wichtiger: So sollen Anlagen anhand ihrer eigenen Daten selbstständig hinzulernen. Das physikalische Wissen über solche Anlagen existiert bereits. Was aber fehlt, ist das Zusammenführen beider Bereiche. Mit dieser Thematik befassen sich Prof. Dr. Sophie Burkhardt und Prof. Dr. Fabian Jirasek. Die beiden geförderten Juniorprofessor:innen kooperieren eng und sollen so eine Verfahrenstechnik 4.0 schaffen. Dabei sind sie Teil einer interdisziplinären Gruppe mit erfahrenen Forschern aus Ingenieurwissenschaften, Informatik, Mathematik und Chemie.

Beteiligte Personen:

Lukas Findeisen

Programm-Manager

Telefon: +49 (0)711 - 162213 - 20

E-Mail: lukas.findeisen@carl-zeiss-stiftung.de

Prof. Dr.-Ing. Hans Hasse

Technische Universität Kaiserslautern

Detailinformation:

Schwerpunktthema: Künstliche Intelligenz
Programm: CZS Perspektiven
Art der Förderung: Projektförder­programme
Zielgruppe: Professor:innen
Fördersumme: 1.500.000 €
Zeitraum: September 2020 - August 2025

Geförderte Institution:

Technische Universität Kaiserslautern
Technische Universität Kaiserslautern