Новаторские технологии машинного обучения, такие как глубокое обучение и анализ временных рядов, должны использоваться в исследовательской лаборатории. Потенциал применения интеллектуальных методов анализа данных для мониторинга и оптимизации данных испытаний, устройств управления и испытательных стендов в автомобильной промышленности является необычайным. Например, современный блок управления двигателем имеет более 50000 параметров настройки, которые имеют решающее значение для производительности, потребления, износа и общей производительности двигателя. Благодаря технологиям глубокого обучения, точнее, использованию нейронных сетей в блоке управления, он может самостоятельно «научиться» оптимально устанавливать входные переменные.
Использование таких сетей в анализе временных рядов данных испытаний двигателя также позволяет использовать новые подходы для «прогнозирующего мониторинга работоспособности», что позволяет улучшить прогнозирование износа и технического обслуживания. Такие процессы должны быть исследованы и разработаны в новой исследовательской лаборатории.
Картинная галерея
Новые варианты использования для самообучающихся нейронных сетей
В то же время FLaP также будет работать над новыми вариантами визуализации для разнообразных данных измерений из нейронных сетей. Цель состоит в том, чтобы создать набор инструментов AI-инструментов, которые могут быть использованы интуитивно и соответствующим образом автомобильными инженерами.
«В дополнение к многообещающим возможностям при использовании существующего оборудования в производственных транспортных средствах, FLaP также исследует новые типы приложений для самообучающихся нейронных сетей», - говорит профессор доктор. Андреас Денгель, руководитель отдела интеллектуальных данных и исследований
Службы знаний в ДФКИ. «Цель состоит в том, чтобы развивать фундаментальные знания в долгосрочной перспективе, а также разрабатывать конкретные решения текущих проблем в короткие сроки».
Матиас Шултальберс, исполнительный вице-президент по мехатронике трансмиссии в IAV: «Вместе с DFKI мы переносим разнообразный прикладной потенциал технологий искусственного интеллекта в разработку трансмиссии. С одной стороны, это включает использование ИИ в системах управления, с другой стороны, новые возможности для повышения эффективности и надежности в процессе разработки. Как технический партнер автомобильных автопроизводителей, мы выходим на новый уровень разработки с помощью ИИ и глубокого обучения ».
Прикладные исследования - проверенная концепция
С FLaP DFKI опирается на свою проверенную концепцию: тесное сотрудничество с промышленностью в реалистичных исследовательских средах. Это позволяет своевременно применять на практике инновационные технологии и решения ИИ. Кроме того, текущие исследования в значительной степени вдохновлены интенсивным диалогом с ведущими пользователями, такими как IAV. Совместная лаборатория IAV расширяет свою обширную сеть сотрудничества с исследовательскими институтами, университетами и промышленными партнерами. FLaP в Кайзерслаутерне является 18-м местом сотрудничества в Германии. (Ага)