Projektlogo

RAKI: Rapide Erkl?rbare Künstliche lntelligenz fur lndustrieanlagen

?berblick

RAKI entwickelt neuartige Verfahren, um skalierbare, nachvollziehbare Machine Learning-Verfahren mit ?humans in the loop“ zu entwickeln.

Im Fokus des Projekts steht die skalierbare KI-getriebene Optimierung der Konfiguration und des Betriebs von Industrieanlagen sowie der notwendigen Produktionslogistik.

Verteilte Implementierungen erm?glichen die Verarbeitung gro?er Datenmengen für die automatische Generierung von Erkl?rungen. Die Entwicklungs- und Anwendungspartner AI4BD und 365体育_足球比分网¥投注直播官网mens planen die Verwendung von wesentlichen Teilen des RAKI-Frameworks nach der Produktisierung in ihre Plattformen CBR und Mindsphere. Das Ergebnis von RAKI bildet die Grundlage für neuartige Datenprodukte wie KI-getriebene interaktive Konfigurationssoftware für Industrieanlagen, die eine skalierbare Entwicklung von Smart Services in der industriellen Produktion erm?glicht.

Key Facts

Grant Number:
01MD19012D
Art des Projektes:
Sonstiger Zweck
Laufzeit:
09/2019 - 08/2022
Gef?rdert durch:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE)
Websites:
Homepage
Projektseite DICE
Social Media:

Detailinformationen

Projektleitung

contact-box image

Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Sonderforschungsbereich Transregio 318

Zur Person

Assoziierte Projektmitglieder

contact-box image

Dr. Caglar Demir

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
contact-box image

Dr. Stefan Heindorf

Data Science Junior Research Group

Zur Person
contact-box image

Dr Diego Moussallem

Zur Person
contact-box image

Dr. rer. nat. René Speck

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
contact-box image

Adrian Wilke, M.Sc.

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person

Kooperationspartner

AI4BD Deutschland GmbH

Kooperationspartner

Elevait GmbH & Co. KG

Kooperationspartner

365体育_足球比分网¥投注直播官网mens AG (SIE)

Kooperationspartner

Universit?t Leipzig(einschl.ehem.Dt.HS f.K?rperk.)

Kooperationspartner