Motorenentwicklung: Labor für Deep Learning und KI eröffnet

DFKI/IAV Automotive Engineering Motorenentwicklung: Labor für Deep Learning und KI eröffnet

24.01.2018 Von Jürgen Schreier 3 min Lesedauer

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Das neue Forschungslabor "Lernen aus Prüfdaten“ (FLaP) im DFKI soll Analysemethoden der Künstlichen Intelligenz für den Einsatz in Prüfverfahren in der Automobilentwicklung erforschen und entwickeln. Industrieller Partner ist das Engineering-Unternehmen IAV.

V.l.: Prof. Dr. Andreas Dengel, Leiter des Forschungsbereichs Smarte Daten & Wissensdienste am DFKI, und Matthias Schultalbers, Executive Vice President for Powertrain Mechatronics bei IAV(Bild: IAV/DFKI) — V.l.: Prof. Dr. Andreas Dengel, Leiter des Forschungsbereichs Smarte Daten & Wissensdienste am DFKI, und Matthias Schultalbers, Executive Vice President for Powertrain Mechatronics bei IAV
(Bild: IAV/DFKI)

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), das weltweit größte gemeinnützige Forschungszentrum für KI, und IAV, Entwicklungspartner der Automobilindustrie, eröffnen das gemeinsame Forschungslabor "Lernen aus Prüfdaten“ (FLaP). In der neuen Testumgebung, die im DFKI in Kaiserslautern beheimatet ist, werden spezielle Analysemethoden der Künstlichen Intelligenz für den Einsatz in Prüfverfahren in der Automobilentwicklung erforscht und entwickelt. Zum Einsatz kommen Technologien des Maschinellen Lernens wie Deep Learning und Zeitreihenanalyse.

Automobilsteuergeräte sollen selbstständig „lernen“

Das Anwendungspotenzial von intelligenten Datenanalysemethoden für die Überwachung und Optimierung von Prüfdaten, Steuergeräten und Prüfständen in der Automobilindustrie ist enorm. Ein modernes Motor-Steuergerät verfügt über mehr als 50.000 Einstellparameter, die maßgebend sind für Leistung, Verbrauch, Verschleiß und die gesamte Performanz des Motors. Durch Deep-Learning-Technologien - konkret: den Einsatz neuronaler Netze im Steuergerät - kann das Steuergerät selbstständig „lernen“ wie die Eingangsgrößen optimal einzustellen sind.

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