Dr. Ralph Müller-Pfefferkorn
Name
Dr. Ralph Müller-Pfefferkorn
Head of Department VDR / Group leader Data Management
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Research projects
AI4DI – Artificial Intelligence for Digitizing Industry
Titel (Englisch)
AI4DI – Artificial Intelligence for Digitizing Industry
Kurzbeschreibung (Deutsch)
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.
Zeitraum
01.06.2019 - 31.05.2022
Art der Finanzierung
Drittmittel
Projektleiter
- Herr Dr. rer. nat. Ralph Müller-Pfefferkorn
- Herr Prof. Dr. rer. nat. Wolfgang E. Nagel
Projektmitarbeiter
- Herr Muhammad Ghufran Khan
- Herr Adnan Haidar
Finanzierungseinrichtungen
- BMBF
Kooperationspartnerschaft
international
Interne Kooperationspartner
- TU Dresden, Institut für Leichtbau und Kunststofftechnik (ILK)
Externe Kooperationspartner
- Interuniversitair Micro-Electronica Centrum, Intrasoft International SA, (Belgien)
- Murata Electronics OY, Teknologian tutkimuskeskus VTT OY, Linkker OY, Vaisto Solutions Ltd. (Finnland)
- 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 (Frankreich)
- Information Technology For Market, Leadership (Griechenland)
- Consorzio Nazionale Interuniversitario Per La Nanoelettronica, DPControl srl, SCM Group SPA, STMicroelectronics SRL (Italien)
- UAB Teraglobus, Vilniaus Gedimino Technikos Universitetas (Litauen)
- Elektronikas Un Datorzinatnu, Instituts (Latvien)
- Denofa AS, iGlobalTracking AS, Nxtech AS, SINTEF AS (Norwegen)
- AVL LIST, GmbH (Österreich)
- Infineon Technologies Austria, AG (Österreich)
- Kompetenzzentrum - Das Virtuelle, Fahrzeug (Österreich)
- Forschungsgesellschaft, mbH (Österreich)
- Technische Universität, Graz (Österreich)
- TTTECH Computertechnik, AG (Österreich)
- Know-Center, GmbH (Österreich)
- Research Center For Data-Driven Business & Big Data, Analytics (Österreich)
Website zum Projekt
Relevant für den Umweltschutz
Nein
Relevant für Multimedia
Nein
Relevant für den Technologietransfer
Nein
Schlagwörter
Roboter, Mensch-Mensch-Interaktionen, Digitalisierung, Prozessketten
Berichtsjahr
2019
Publications
DBLP
Google Scholar
Research Gate
80 Entries
2024
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Research data infrastructures in environmental sciences—Challenges and implementation approaches focusing on the integration of software components , 11 Jan 2024, In: Transactions in GIS. 28, 2, p. 176-199, 24 p.Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to journal > Research article
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Analyzing One-Sided Communication Using Memory Access Diagrams , 2024, Euro-Par 2023: Parallel Processing Workshops: Parallel Processing Workshops - Euro-Par 2023 International Workshops, Limassol, Cyprus, August 28 – September 1, 2023, Revised Selected Papers. Zeinalipour, D., Blanco Heras, D., Pallis, G., Herodotou, H., Trihinas, D., Balouek, D., Diehl, P., Cojean, T., Fürlinger, K., Kirkeby, M. H., Nardelli, M. & Di Sanzo, P. (eds.). Cham: Springer Nature Switzerland, Dortrecht [u. a.], p. 147-159, 13 p.Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to book/conference proceedings/anthology/report > Conference contribution
2023
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Data Management Plan Tools: Overview and Evaluation , 7 Sep 2023, 7 p.Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to conferences > Poster
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NFDI4Earth Knowledge Hub - Concept (NFDI4Earth Deliverable D4.3.2) , 1 May 2023, ZenodoElectronic (full-text) versionResearch output: Other contribution > Other
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Tool Chain to Extract and Contextualize Process Data for AI Applications , 21 Apr 2023, In: Chemie Ingenieur Technik. 95, 7, p. 1070-1076, 7 p.Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to journal > Research article
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ProMetaS – A Metadata Schema for Process Engineering and Industry , 18 Apr 2023, In: Chemie-Ingenieur-Technik. 95, 7, p. 1041-1048, 8 p.Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to journal > Research article
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AI in Process Industries – Current Status and Future Prospects , 13 Apr 2023, In: Chemie-Ingenieur-Technik. 95, 7, p. 975-988, 14 p.Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to journal > Review article
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Approaches and tools for user-driven provenance and data quality information in spatial data infrastructures , 2023, In: International journal of digital earth. 16, 1, p. 1510-1529, 20 p.Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to journal > Research article
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The Federal State Initiatives for RDM as Intermediaries in a Dynamic Landscape of RDM Infrastructures and Services. , 2023, 1st Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI) - Connecting Communities . Karlsruhe, Vol. 1. 3 p.Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to book/conference proceedings/anthology/report > Conference contribution
2022
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Data Stewards an den TU9-Universitäten – Bestandsaufnahme, Handlungsfelder und Kooperationspotenzial , 14 Mar 2022, In: Bausteine Forschungsdatenmanagement : Empfehlungen und Erfahrungsberichte für die Praxis von Forschungsdatenmanagerinnen und -managern. 2022, 1, p. 1–12Electronic (full-text) versionResearch output: Contribution to journal > Research article