Künstliche Intelligenz und neuronale Netze in der Produktentwicklung - Seminar / Kurs von Haus der Technik e.V.

Anhand von Beispielen aus unterschiedlichen industriellen Bereichen verdeutlicht dieses Seminar das Potenzial, das sich in technologischer und wirtschaftlicher Hinsicht durch die Einbeziehung von KI Lösungen und neuronalen Netzen in Produktentwicklungsprozesse ergibt. Im Rahmen des Workshop-Teils dieses Seminars wird insbesondere mit dem e-fea/nN Kernel gearbeitet, einer für KI-basierende Produktentwicklungen maßgeschneiderten Open Source Software. In diesem Zusammenhang wird es den Teilnehmern ermöglicht, auch konkrete Aufgabenstellungen aus ihrer eigenen, täglichen Praxis durch die Generierung und Anwendung von entsprechenden neuronalen Netzen zu lösen. Diesbezügliche Details werden im Vorfeld des Seminars geklärt. Das Seminar fokussiert auf die ingenieurmäßige Anwendung von KI-Lösungen, ist absolut praxisorientiert, und erfordert keine Grundkenntnisse in Data Science.

Bitte bringen Sie ihr eigenes Notebook mit. Inhaltliche Details:

• Grundlagen
• neuronaleNetze (nN) vs. Simulation
• Trainingsdatenaufbereiten
• nNtrainieren, validieren & optimieren
• Templatesgenerieren
• nNAnwendung & Einbindung in vorhandene CAE-Umgebungen

Zum Thema

Mit KI-Lösungen & neuronalen Netzen (nN) werden Produktentwicklungsprozesse gegenüber dem heutigen – meist auf Simulation beruhenden – Stand-der-Technik revolutioniert.

Massive Zeit- & Kosteneinsparungen – durch die Möglichkeit, die Auswirkungen von spezifischen Designs & Designänderungen auf relevante Produkteigenschaften (zB Steifigkeit, Festigkeit, Schwingungen, Akustik, Fluiddynamik, Crashverhalten u.a.m.) höchstwertig & ‚live‘ mittels entsprechender neuronaler Netze prognostizieren zu können – sind damit gegeben.

Zielsetzung

Anhand von realen Aufgabenstellungen wird das Wissen für den erfolgreichen Einsatz von neuronalen Netzen (nN) zur Produktentwicklung vermittelt.

Es werden Trainingsdaten aufbereitet bzw. generiert, neuronale Netze trainiert, die Trainingsqualität validiert & optimiert, und Templates für Parametervariationen per Schieberegler mit ‚live‘ nN Prognosen der daraus jeweils resultierenden mechanischen Eigenschaften von Produkten – zB Steifigkeit, Festigkeit, Schwingungen & Akustik et al – generiert.

Teilnehmerkreis Entwicklungsingenieure, Konstrukteure und Produktmanager von OEMs sowie Zulieferer aus allen industriellen Bereichen (vom Maschinen-, Stahl- und Anlagenbau, über das Bauwesen, die Haushalts- und Sportgeräteindustrie bis hin zu den Bereichen Automobil, Luft- und Raumfahrt u. a. m.)