AI4DI

Roboter sind heute meist noch nicht in der Lage, gezielte Mensch-Maschine-Interaktionen durchzuführen. Zwar gibt es erste Ansätze, sie über zusätzliche Sensoren in die Lage zu versetzen, mit Menschen zusammenzuarbeiten, dies geht aber mit signifikant höheren Kosten einher sowie mit deutlichen Einschränkungen der technischen Leistungsfähigkeit der Roboter.
Um Robotern jeder Größe und Leistungsklasse das "Fühlen" – als Grundvoraussetzung der gezielten Mensch-Maschine-Interaktion – zu ermöglichen, soll an der TU Dresden im Rahmen des Teilprojekts "Sensitive Strukturen für die Mensch-Maschine-Interaktion in digitalisierten Prozessketten" im EU-Projekte AI4DI ein neuartiges Sensorsystem auf Basis der elektrischen Zeitbereichsreflektometrie (EZBR) entwickelt werden. Die Nutzung des EZBR-Prinzips ermöglicht die Herstellung von Sensoren, die sowohl kraft- als auch ortsaufgelöste Messungen vereinen. Zudem sind EZBR-Sensoren vergleichsweise einfach und kostengünstig fertigbar und in der Größe skalierbar, weshalb sie sich in besonderem Maße für den industriellen Masseneinsatz eigenen. Allerdings ist die technische Reife derartiger Sensoren bisher gering, je nach Quelle wird von TRL 3-4 ausgegangen, d.h. in Laborversuchen wurden einfache sensorische Funktionen realisiert. Bislang wurden jedoch weder ein vorteilhafter Sensoraufbau für Strukturbauteile identifiziert noch eine geeignete industrieübergreifende Methodik entwickelt, um die Signale interpretieren zu können.

An der TUD soll nun die EZBR-Sensortechnolgie weiterentwickelt werden, sodass sie in die industrielle Entwicklung überführt werden kann. Voraussetzung hierfür sind die wissenschaftliche Durchdringung der multiphysikalischen Fragestellungen bei der Sensorauslegung, Signalvor- und -aufbereitung sowie Fragen der gezielten Auswertung der Sensoren.
Das ZIH beschäftigt sich mit der Auswertung, Interpretation und Klassifizierung der Sensorsignale mit Methoden des maschinellen Lernens.

Ziel des Gesamtprojekts AI4DI ist die Entwicklung einer Technologieplattform, die durch Digitalisierungs- und Automatisierungsprozesse die Produktivität in Fabriken erhöht, indem geeignete Prozesse und IoT-Komponenten miteinander verbunden werden. Durch den Einsatz von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz können Veränderungen und Anomalien erkannt werden. Der Projektplan konzentriert sich zunächst auf unterschiedliche dezentrale Anwendungen in fünf Wertschöpfungsketten: die Fertigung von Automobilen, Halbleitern, Maschinen sowie die Herstellung von Lebensmitteln und Getränken und die Transportindustrie. Dafür werden neue KI-fähige Hardwarekomponenten und KI-Methoden erarbeitet und entwickelt, deren Funktionalitäten durch mehrere Demonstratoren unter Beweis gestellt werden sollen.

Projektwebseite

https://ai4di.automotive.oth-aw.de/

Partner

• Technische Universität Dresden, Institut für Leichtbau und Kunststofftechnik (ILK)

• Europäische Partner

  • Belgien: Interuniversitair Micro-Electronica Centrum, Intrasoft International SA
  • Finnland: Murata Electronics OY, Teknologian tutkimuskeskus VTT OY, Linkker OY, Vaisto Solutions Ltd.
  • Frankreich: Commissariat A L Energie Atomique Et Aux Energies Alternatives, Institut Polytechnique de Grenoble, STMicroelectronics Grenoble 2 SAS, Technext, Universite de Reims Champagne-Ardenne, Vranken-Pommery Monopole
  • Griechenland: Information Technology For Market Leadership
  • Italien: Consorzio Nazionale Interuniversitario Per La Nanoelettronica, DPControl srl, SCM Group SPA, STMicroelectronics SRL
  • Litauen: UAB Teraglobus, Vilniaus Gedimino Technikos Universitetas
  • Lettland: Elektronikas Un Datorzinatnu Instituts
  • Norwegen: Denofa AS, iGlobalTracking AS, Nxtech AS, SINTEF AS
  • Österreich: AVL LIST GMBH, Infineon Technologies Austria AG, Kompetenzzentrum - Das Virtuelle Fahrzeug, Forschungsgesellschaft mbH, Technische Universität Graz, TTTECH Computertechnik AG, Know-Center GmbH Research Center For Data-Driven Business & Big Data Analytics
  • Tschechische Republik: Institut Mikroelektronickych Aplikaci S.R.O., Vysoke Uceni Technicke V Brne

• Nicht-Europäische Partner

  • Taiwan: Industrial Technology Research Institute Incorporated

ZIH-Kontakt

Dr. Ralph Müller-Pfefferkorn

Laufzeit

06/2019–09/2022

Förderung

AI4DI hat im Rahmen der Fördervereinbarung Nr. 82606060 in Zusammenarbeit mit dem H2020-Rahmenprogramm der Europäischen Union, dem Bundesministerium für Bildung und Forschung und dem Freistaat Sachsen Mittel im Rahmen des gemeinsamen Unternehmens "Electronic Components and Systems for European Leadership Joint Undertaking" (ECSEL JU) erhalten.