Ein britisches Spin-Out hat ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Tool auf den Markt gebracht und erprobt, das Versuchs- und Prozessdaten sowie Unsicherheiten einbezieht. Es hilft Unternehmen dabei, die bestmögliche Material- oder Chemikalienoptimierung mit rund 80 % weniger Experimenten zu erreichen. Es wurden neue Materialien und Moleküle entwickelt und Herstellungsprozesse optimiert.
Details:
Ein britisches Start-up-Unternehmen hat ein einzigartiges Toolset für künstliche Intelligenz (KI) auf den Markt gebracht, mit dem tiefe neuronale Netze anhand von spärlichen und verrauschten experimentellen Daten aus der realen Welt trainiert werden können. Die meisten Methoden des maschinellen Lernens können nur Eigenschaften vorhersagen oder optimieren, für die sie über eine kritische Masse an vollständig bevölkerten Trainingsdaten verfügen. Die neuen Methoden ermöglichen folgende Schlüsselfunktionen:
- Anreichern, Validieren und Verstehen vorhandener Daten zur Maximierung der Investitionsrentabilität;
- Anleitung von Versuchsprogrammen - z. B. indem dem Benutzern mitgeteilt wird, welche Experimente er als nächstes durchführen soll, um mit minimalem Aufwand ein Maximum an Informationen zu erhalten;
- Vorschläge für neue Produkte und Prozesse, die die Zieleigenschaften optimieren;
- Testen von Produktkandidaten oder Prozessänderungen, wodurch der Bedarf an teuren Experimenten oder Simulationen reduziert wird;
- Erfassen und Weitergeben von Wissen durch Bereitstellung von unternehmenseinheitlichen Modellen und Werkzeugen.
Das Toolset hilft ebenfalls bei der Bewältigung der Herausforderungen, mit denen viele Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie versuchen, maschinelles Lernen in der Praxis einzusetzen. Leistungsstarke Techniken des maschinellen Lernens können von Wissenschaftlern, Ingenieuren und Analysten über eine einfache Webbrowser-Schnittstelle genutzt werden, während Data-Science-Teams die Algorithmen in bestehende Tools und Arbeitsabläufe integrieren können.
Zu den aktuellen und potenziellen Anwendungen der Technologie gehören:
- Entwicklung und Optimierung von formulierten Produkten wie Spezialchemikalien, Lebensmitteln und Getränken, Tinten, Farbstoffen, Farben und Kosmetika
- Entwurf neuer Werkstoffe und Optimierung der zugehörigen Prozesse - z. B. Metalllegierungen, Keramik, Kunststoffe, Oberflächenbehandlungen
- Entdeckung von Arzneimitteln - z. B. Leitung von Versuchsprogrammen zur Identifizierung von Verbindungen von Interesse
- Additive Fertigung - Erforschung kritischer Beziehungen zwischen Eigenschaften und Prozessen und Ermöglichung datengesteuerter Entscheidungen über AM-Prozesse
- Gefertigte Produkte - Unterstützung fundierter Entscheidungen über Produktauswahl und Prozessverbesserungen sowie Ermöglichung einer vorausschauenden Wartung
- Datenwissenschaft - die Methoden können angewandt werden, um aus jedem numerischen oder kategorischen Datensatz Werte zu extrahieren.
Für Interessenten stehen auf der Website des Unternehmens eine Reihe von Ressourcen zur Verfügung, darunter White Papers, akademische Abhandlungen, Fallstudien und Webinare.
Gesuchte Partner/ Hinweise:
Das Unternehmen ist an kommerziellen Vereinbarungen mit technischer Unterstützung und technischer Zusammenarbeit im Rahmen europäischer Projekte interessiert. Die Partner haben typischerweise einen Bedarf an einem neuen Material, einer Chemikalie oder einer Verbesserung eines Prozesses, bei dem die geringe Anzahl und Inhomogenität der Daten ein Problem darstellt. https://www.technologiepartner.de/de/technologiedatenbank/details?ref=TOJP20210623001
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