Motivation
Moderne Prüfstände für die experimentelle Validierung von Maschinen liefern extrem große, meist zeitbasierte und in der Regel heterogene Datenmengen. Deren allumfassende Verarbeitung und vor allem deren Auswertung mit konventionellen wissensbasierten Methoden sind kaum oder aufgrund der Größe und Komplexität gar nicht möglich. Damit können insbesondere noch unbekannte Zusammenhänge und Fehlermodelle nicht analysiert werden. Für den Einsatz von KI-Methoden, z.B. aus dem Bereich des Deep Learning, bietet sich hier eine außerordentlich interessante, noch wenig erforschte und vor allem zukunftsrelevante Anwendung.
Ziele und Vorgehen
An der Universität Kassel befindet sich ein neuartiger hochperformanter Prüfstand für elektrische Maschinen im Aufbau. Mit umfangreicher Messtechnik ausgestattet, wird er sehr große heterogene Mengen sowohl zeitbasierter elektromagnetischer, elektrischer, akustischer, mechanischer und thermischer, wie auch nicht-zeitbasierter, charakterisierender oder parametrischer Daten liefern. Zudem wird der Prüfstand auch Messungen in bisher wenig erforschten Grenzbereichen erlauben.
Innovationen und Perspektiven
Das Projekt AIMEE beschäftigt sich deshalb mit der Verarbeitung und Auswertung von heterogenen, hoch-volumigen Datensätzen aus dem Prüfstand. Im Ergebnis sollen damit die Lernenden (Studierende, DoktorandInnen und Berufstätige in Weiterbildungsmaßnahmen) anhand von praktischen Beispielen im KI-Labor die unterschiedlichen KI-Methoden mit umfangreichen und definierten Datensätzen studieren und anwenden können. Zudem eröffnet sich die für Lehre und Forschung hochinteressante und seltene Möglichkeit, neue Datensätze nach Belieben zu erstellen und die Randbedingungen der Datenerstellung, also der Messläufe und -struktur, den Erfordernissen der KI-Methoden und -Methodenentwicklung anzupassen. Mit AIMEE sollen Lernende nicht nur in die Lage versetzt werden, KI-Methoden systematisch und sicher in ihrem Berufsleben einzusetzen, sondern auch innovative Anwendungen selbst entwickeln. Dies stärkt den Industrie- und Forschungsstandort Deutschland.