Künstliche Intelligenz

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Areal zum angepassten Austausch

Schneller mobil surfen: Die Bundesnetzagentur konstatiert dem Mobilfunkstandard der fünften Generation eine Netzabdeckung von aktuell über 50 Prozent. Die Telekom wirbt sogar damit, dass bei ihr mehr als neunzig Prozent der Deutschen 5G nutzen können. Dennoch ist die Infrastruktur noch weit davon entfernt, die Möglichkeiten des neuen Funkstandards auszuschöpfen. Vor allem für Anwendungen in den Bereichen IoT, Smart City und Industrie 4.0 müssen Verfahren und Geräte erst noch entwickelt und getestet werden. Das Open Testbed Berlin bietet ab sofort ideale Voraussetzungen dafür.

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Kennzeichen Klang

Roboter schweißen unermüdlicher als Menschen, aber ihre Qualität vor Ort in Echtzeit einschätzen können sie bislang noch nicht. Das wollen Forscher*innen vom Fraunhofer IDMT und ihre Partner nun ändern mit dem Projekt »AKoS«, einem neuartigen Verfahren zur akustischen Kontrolle von Schweißnähten. Das System hört wie eine erfahrene Schweißer*in genau den Prozessgeräuschen zu und die KI beurteilt sofort, ob die Naht ordentlich geschweißt wurde und den zukünftigen Belastungen standhalten wird.

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Breites Spektrum

Das vom Fraunhofer IOSB entwickelte modulare und intelligente Spektrometersystem »SmartSpectrometer« schrumpft das typische Laborspektrometer auf die Größe eines Würfelzuckers. Mit KI-Unterstützung werden die Messdaten direkt am miniaturisierten Sensor verarbeitet, was eine Überwachung von qualitätsrelevanten Materialparametern vor Ort und in Echtzeit ermöglicht. Für die Zukunft wäre sogar die Integration in Smartphones denkbar.

Besser wertschöpfen

Ziel des Projektes »MOVE« ist die Optimierung des Supply Chain Managements, also die Koordination von Lieferketten. Diese stehen in der aktuellen Zeit unter anderem wegen der Abhängigkeit von verschiedenen Partnern und einem steigenden Kostendruck vor neuen Herausforderungen. Begegnen will Jonas Cieply vom Fraunhofer Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM diesen mit Künstlicher Intelligenz. Sie soll in der Lage sein, Prognosen über Kund*innenbedarfe und Lieferzeiten anzustellen, diese mit Modellen und Know-How aus Wertschöpfungsnetzwerken zu verbinden und so das gesamte Wertschöpfungssystem flexibler zu machen.