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SUMMARY:KI-Stammtisch: Aus Fehlern lernen: ML-basierte Modellfehlerschätzung für die Entwurfsverifikation von integrierten Schaltungen
DESCRIPTION:Für die Entwurfsverifikation von integrierten Schaltungen werden viele Simulationen des Entwurfs benötigt. Für die Simulationen werden unterschiedliche Ansätze verwendet: physikalisch präzise\, aber rechenaufwändige Transistorlevelsimulationen und durch Abstraktion wesentlich vereinfachte und dadurch schneller zu berechnende Verhaltenssimulationen. Aufgrund der benötigten Abstraktion sind Verhaltenssimulationen fehlerbehaftet und können im Ergebnis von Transistorlevelsimulationen abweichen. \nDie hier vorgestellte Methode ermöglicht es\, den Modellfehler von Verhaltensmodellen während der Simulation abzuschätzen. Das erlaubt den verlässlichen Einsatz der einfachen Verhaltensmodelle und im Fall von zu hohen Modellfehlern das schnelle Umschalten auf präzisere Transistorlevelmodelle. \nReferent: Henning Siemen (IMMS GmbH) \n  \nÜber den KI-Stammtisch \nDer „KI-Stammtisch“ ist ein regionales Veranstaltungsformat für Entwickler und Anwender von KI-Lösungen. Im monatlichen Rhythmus werden konkrete KI-Lösungen oder aktuelle Entwicklungen im Bereich der KI-Technologien vorgestellt. Der „KI-Stammtisch“ richtet sich besonders auch an Unternehmen\, die einen Einblick in Problemstellungen bei der technischen Umsetzung von KI-Lösungen erhalten möchten. Gleichzeitig dienen die Veranstaltungen dem gegenseitigen Kennenlernen\, der Vernetzung untereinander und dem Wissens- und Erfahrungsaustausch. \nDie Stammtische finden immer am zweiten Dienstag im Monat statt.
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SUMMARY:KI-Frühling 2023: KI in der Produktion – Sensorik\, Daten\, Anwendungen
DESCRIPTION:Die Qualitätssicherung in Fertigungsprozessen und die Zustandsüberwachung von Maschinen und Anlagen sind typische KI-Einsatzfälle in der Produktion. Entsprechende Lösungen basieren auf maschinellen Lernverfahren\, für die ausreichend viele\, repräsentative und qualitativ hochwertige Trainingsdaten benötigt werden. Oftmals müssen diese zunächst erst noch generiert werden\, wofür sowohl bereits vorhandene Sensorik als auch nachrüstbare Systeme zum Einsatz kommen können. In einigen Anwendungen ist es notwendig\, dass die für Klassifizierungen oder Prognosen trainierten KI-Modelle nah am Sensor oder Prozess ausgeführt werden. Für die Umsetzung solcher Lösungen können spezialisierte Geräteplattformen Vorteile bringen. In dieser Veranstaltung des KI-Frühlings werden diese Aspekte an Hand einiger Anwendungsbeispiele erläutert und es werden Potenziale für weitergehende Einsatzszenarien aufgezeigt. \nZiel der Veranstaltung: \nDie Teilnehmenden erhalten einen Einblick sowohl in bereits existierende KI-Anwendungen in produzierenden Unternehmen als auch in neuartige Anwendungsbereiche\, welche durch den Einsatz smarter Sensorsysteme erschlossen werden können. \nAgenda: \n1. KI für optische Prüfprozesse in der Qualitätskontrolle (Felix Franke)\n2. Industrielle Edge-KI-Systeme für die vorausschauende Wartung (Sebastian Uziel)\n3. KI für Verschleißprognosen an Zerspanwerkzeugen (Wolfram Kattanek) \nReferenten: \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nFelix Franke \n\n\nSebastian Uziel \n\n\nWolfram Kattanek \n\n\n\n\n\n\n \n\n\n\n\n  \nHier geht es zur Übersicht aller KI-Frühling-Veranstaltungen. \n  \nAnmeldeschluss: Dienstag\, 21.03.2023 | 16:00 Uhr
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