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Forschungsgruppe ETA | Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion

Forschungsschwerpunkt Schwerpunkt Energieoptimierter Fabrikbetrieb

• Deep Reinforcement Learning zur Betriebsoptimierung industrieller Versorgungssysteme
• Interpretierbarkeit KI-basierter Betriebsstrategien
• Simulation vernetzter Energiesysteme
• Analyse von Effizienzpotentialen durch Digitalisierung in der Produktion
• CO2 Reduktion durch Transparenzschaffung im Produktentstehungsprozess

KI4ETA | Künstliche Intelligenz für Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion im Bestand der Metall verarbeitenden Industrie

Seit dem Wintersemester 2019/2020 betreut Herr Ranzau den Themenbereich „Operational Control“ in der Vorlesung Machine Learning Anwendungen von Prof. Weigold im Masterstudium. Diese findet in Zusammenarbeit mit Prof. Metternich, Prof. Klingauf (FSR) und Prof. Kersting (Department of Computer Science) statt. Die Vorlesung verbindet ingenieurswissenschaftliche Fragestellungen mit modernen Methoden des Maschinellen Lernens im Kontext der Künstlichen Intelligenz. Dabei werden, ausgehend von der mathematischen Theorie der Verfahren, anhand von einschlägigen Praxisbeispielen aus der fertigenden Industrie die Methoden erläutert und kritisch aus der Perspektive der Ingenieurswissenschaft hinterfragt. Beispielhaft sind der Einsatz des Maschinellen Lernens für Betriebsoptimierung, Instandhaltung, im Energiemanagement oder in der Qualitätssicherung zu nennen. Im Rahmen eines Praxisprojekts können die Studierenden ihr neu erlerntes Wissen direkt an realen Daten aus der Industrie erproben.