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Experimentelle Untersuchungen am Bondautomaten Bildinformationen anzeigen
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Schwingungsmessung und -analyse in der Lehre Bildinformationen anzeigen
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Experimentelle Untersuchungen am Bondautomaten

Qualitätsbeurteilung von Kupferbondverbindungen am Schertester

Verlässlichkeitsanalyse an einer Reibkupplung

Schwingungsmessung und -analyse in der Lehre

Transport feiner Pulver mittels Ultraschall

KI in der Fahrzeugtechnik

Im Forschungsschwerpunkt „KI in der Fahrzeugtechnik“ kombinieren wir das große Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) mit unserem Domänenwissen, um den Weg für effizientere, sicherere und zuverlässigere Fahrzeuge zu bereiten.

KI umfasst einen großen Schatz an Methoden, die in der Fahrzeugtechnik eingesetzt werden können, um Entwicklungsprozesse zu beschleunigen, komplexe Phänomene berechenbar zu machen und die Eigenschaften oder das Verhalten von Fahrzeugen und Fahrzeugteilen vorherzusagen. Im Fokus steht dabei das Maschinelle Lernen (ML), das eine Untermenge der KI bildet und Schlüsse aus experimentell oder simulativ generierten Daten ziehen kann, die für den Menschen zu schwer oder zu aufwendig zu formulieren sind.

Umgekehrt liefern klassische, physik-basierte Modellierungsansätze verlässliche und vergleichsweise leicht nachvollziehbare Vorhersagen und sind dadurch z. B. für Design-Entscheidungen weiterhin von großer Bedeutung. Deshalb streben wir in vielen Fällen eine geschickte Kombination aus KI und physik-basierten Ansätzen an.

Kontakt

Lars Muth, M.Sc.

Lehrstuhl für Dynamik und Mechatronik (LDM)

Teamleiter "KI in der Fahrzeugtechnik", Recheneffiziente Vorhersage des Reifenverschleißes

Lars Muth
Telefon:
+49 5251 60-1808
Fax:
+49 5251 60-1803
Büro:
P1.3.32
Web:

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Nach Vereinbarung

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