Industrial Artificial Intelligence

Wir kombinieren künstliche Intelligenz mit bewährtem Wissen. Durch die Integration von physikalischen Prinzipien, Simulationen und Expertenfeedback erstellen wir Modelle, die präziser, verständlicher und schneller trainierbar sind. Diese Ansätze helfen uns, die Datenanforderungen zu reduzieren und zuverlässigere Vorhersagen zu treffen.

Wir setzen maschinelles Lernen ein, um physikalische Prozesse und Simulationen effizienter und anpassungsfähiger zu machen. Unsere Methoden ermöglichen es, komplexe physikalische Gleichungen wie die Navier-Stokes-Gleichungen oder Partikelansätze (direct element modelling, DEM) mit hoher Genauigkeit zu lösen – oft in Sekundenbruchteilen. Diese Modelle eignen sich nicht nur für schnelle Simulationen, sondern auch für gradientenbasierte Optimierungen, wie die Verbesserung von Bauteilen oder Prozessen. Dank moderner neuronaler Netze können wir Lösungen ohne aufwändige Gitter oder Diskretisierungen flexibel und skalierbar berechnen. Mit generativen Modellen (z.B. LLMs) sind wir in der Lage, Code für parametrisierte Simulationsmodelle automatisiert zu generieren, um Design-Möglichkeiten effizient zu evaluieren.

Für den Einsatz in sicherheitskritischen Bereichen wie der Industrie oder Medizin sind robuste und vertrauenswürdige ML-Modelle unerlässlich. Wir entwickeln Methoden, die nicht nur präzise Vorhersagen liefern, sondern auch die Unsicherheiten der Ergebnisse klar quantifizieren. Mit diesen Ansätzen schaffen wir Vertrauen in datengetriebene Modelle und gewährleisten hohe Standards in Verifikation, Validierung und Reproduzierbarkeit. 

Wir machen maschinelle Lernmodelle transparenter und verständlicher. Durch die Integration von vorhandenem Wissen sorgen wir dafür, dass die Modelle nachvollziehbar bleiben und gleichzeitig wertvolle Einblicke bieten. Innovative Visualisierungs- und Analysewerkzeuge helfen uns, komplexe Zusammenhänge besser zu verstehen und die Ergebnisse für Anwender greifbar zu machen.