DAIKIRI: Diagnostische KI für industrielle Daten

Überblick

Das Forschungsprojekt DAIKIRI zielt auf die erstmalige Entwicklung und Verwendung von automatischen Verfahren für die Semantifizierung von industriellen Daten und die datengetriebene Diagnose von Industrieanlagen ab. Mit Hilfe dieser Verfahren sollen diagnostische selbsterklärende Smart-Services für Industriedaten entwickelt und mit Daten aus realen Anwendungsfällen evaluiert werden. DAIKIRI wird daher KI-Verfahren entwickeln, die selbsterklärend sind und Ergebnisse von KI automatisch verbalisieren und damit transparent machen. Anwendern soll dadurch das Zustandekommen von Ergebnissen nachvollziehbar gemacht werden. Darauf basierende Entscheidungen können somit vertrauensvoll getroffen werden.


Funding program

BMBF, Grant Number 01IS19085B

Key Facts

Laufzeit:
01/2020 - 06/2022
Gefördert durch:
BMBF
Websites:
Homepage
Projektseite DICE

Detailinformationen

Projektleitung

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Dr. Stefan Heindorf

Data Science Junior Research Group

Zur Person
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Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Sonderforschungsbereich Transregio 318

Zur Person

Projektmitglieder

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Adrian Wilke, M.Sc.

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Dr. Caglar Demir

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Simon Bin

Zur Person
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Dr Diego Moussallem

Zur Person
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Dr. Hamada Zahera

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person

Kooperationspartner

Elevait GmbH & Co. KG

Kooperationspartner

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pmOne AG

Kooperationspartner

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USU Software AG

Kooperationspartner

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AI4BD Deutschland GmbH

Kooperationspartner

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Analytics GmbH

Kooperationspartner