Teil 1: Anwendungsfelder und Potenziale
Die rasante Entwicklung von Rechenleistung hat Computer zu einem unverzichtbaren Bestandteil der modernen Gesellschaft gemacht. Computer verarbeiten heute riesige Datenmengen, die uns dabei helfen, komplexe Informationen besser zu verstehen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser technologische Fortschritt hat den Weg für Künstliche Intelligenz (KI) geebnet – ein innovatives Werkzeug, das bereits viele Bereiche revolutioniert hat und nun auch die Materialwissenschaft und Werkstofftechnik verändert.
Um den Nutzen von KI für die Materialwissenschaft besser zu verstehen, ist es hilfreich, die Entwicklung der wissenschaftlichen Paradigmen zu betrachten. Beginnend mit empirischen Ansätzen über die Einführung mathematischer Modelle und computergestützter Simulationen befinden wir uns heute im vierten Paradigma der datengetriebenen Wissenschaft. Dieses Paradigma nutzt KI und maschinelles Lernen (ML), um verborgene Muster in großen Datensätzen zu erkennen und dadurch neues Wissen zu generieren.
In diesem Beitrag stellen wir Ihnen drei zentrale Anwendungsbereiche der KI in der Materialwissenschaft vor:
- Gefügeanalyse
Das Gefüge eines Werkstoffs – seine mikroskopische Struktur – ist entscheidend für dessen Eigenschaften. Das Auslesen der Information aus dem Gefüge ist daher eine grundlegende Aufgabe sowohl für die Qualitätssicherung existierender Werkstoffe als auch für die Entwicklung neuer Werkstoffe.
Traditionell kommen hier noch oft manuelle oder veraltete Verfahren zum Einsatz, die subjektiv und wenig reproduzierbar sind.
Die KI-basierte Gefügeanalyse bietet große Vorteile: Sie automatisiert zeitaufwendige Aufgaben, erhöht die Objektivität und Verlässlichkeit der Ergebnisse und ermöglicht eine präzisere Quantifizierung von Gefügestrukturen. So kann KI die Gefügeanalyse auf ein neues Qualitäts- und Effizienzniveau heben.
- Eigenschaftsvorhersage und Prozessoptimierung
KI-gestützte Modelle erlauben es, große Datenmengen aus Produktionsprozessen zu verarbeiten und Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Gefüge und Materialeigenschaften aufzudecken. Diese Korrelationen bilden die Grundlage für gezielte Prozessoptimierungen und ermöglichen die Vorhersage von Produkteigenschaften bereits während der Fertigung.
- Anomalie-Detektion und Predictive Maintenance
KI erkennt Anomalien in Produktionsprozessen, indem sie ungewöhnliche Muster und Abweichungen in den Produktionsdaten identifiziert. Durch Techniken wie unüberwachtes Lernen und Clustering können Ausreißer in Sensordaten, Maschinenleistung und Produktionsqualität erkannt und potenzielle Probleme frühzeitig behoben werden. Dieser prädiktive Ansatz ermöglicht rechtzeitige Anpassungen, minimiert Defekte, reduziert Ausfallzeiten und verbessert die allgemeine Produktionseffizienz.
In unserem nächsten Beitrag werden wir weitere Anwendungsfelder der KI in der Werkstofftechnik vorstellen und beleuchten, welche Datenmengen für diese datengetriebenen Methoden benötigt werden und welche Rolle unser Expertenwissen bei der Datengenerierung und -analyse spielt.
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