RPTU erhält Millionen-Förderung für KI in Chemieprozessen
Für die Weiterentwicklung adaptiver KI-Methoden zur Anomalie-Erkennung in chemischen Prozessdaten stellt die DFG rund 4,5 Millionen Euro bereit. Unter der Leitung von Professor Marius Kloft erforscht der Lehrstuhl für Maschinelles Lernen an der RPTU, wie sich Fehler und kritische Zustände in der Chemieproduktion mittels KI identifizieren lassen.
Die Forschungsgruppe „KI-FOR: Deep Learning auf dünnbesetzten, chemischen Prozessdaten“ hat bereits in der ersten Förderphase zuverlässige Ansätze entwickelt. Mit der nun bewilligten Fortsetzung sollen diese bestehenden Methoden weiter verfeinert und anpassungsfähiger gemacht werden.
Hintergrund
Künstliche Intelligenz findet zunehmend Anwendung in industriellen Prozessen, um Effizienz und Sicherheit zu verbessern. Insbesondere in komplexen Systemen wie chemischen Anlagen kann die frühzeitige Erkennung von Abweichungen schwerwiegende Störungen oder Unfälle verhindern. Deep Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, die darauf abzielt, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
Quelle: nach Medienberichten