Inhalt
In diesem Vortrag wird untersucht, wie der Einsatz von TinyML, einer kompakten Form maschinellen Lernens, die Leistungsfähigkeit einfacher Sensoren revolutioniert und sowohl die Produktionseffizienz als auch die Produktqualität erheblich verbessern kann. Der Fokus liegt auf der Integration von TinyML direkt in die Sensoren, wodurch diese in der Lage sind, Daten lokal zu verarbeiten und in Echtzeit zu reagieren, ohne dass eine ständige Verbindung zu zentralen Datenverarbeitungssystemen notwendig ist. Diese technologische Innovation ermöglicht es, Fertigungsprozesse intelligenter, schneller und kosteneffizienter zu gestalten. Der Vortrag präsentiert Fallstudien, in denen TinyML angewandt wurde, um die Genauigkeit der Sensordaten zu erhöhen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Gesamtqualität der Endprodukte zu verbessern. Teilnehmer können ein tieferes Verständnis für die praktischen Anwendungen von KI in der modernen Fertigungstechnik gewinnen und Einsichten in die zukünftigen Trends der Industrie 4.0 erhalten.
Referent
Marcus Rüb ist wissenschaftlicher Mitarbeiter für Künstliche Intelligenz bei der Hahn-Schickard, bearbeitet den Bereich Software Solutions und ist als KI-Trainer tätig.