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Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation


Herr Univ.-Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen

Industrial Deep Learning

Wir erforschen die Entwicklung und Erprobung von Verfahren des Deep Learning für den Einsatz in industriellen Prozessen und Dienstleistungen. Einerseits hat unsere Forschung zum Ziel, Deep Learning als Befähiger neuer Dienstleistungen wie Predictive Quality und Predictive Maintenance zu etablieren. Andererseits erforschen wir Reinforcement Learning Verfahren zum Training intelligenter, selbstlernender Agenten zur Lösung von Planungsaufgaben. Zentrale Untersuchungsgegenstände sind hierbei die Formalisierung realer Anwendungsfälle als Lernprobleme und ihre Lösung unter Berücksichtigung industrieller Bewertungskriterien wie Zuverlässigkeit, Robustheit und Genauigkeit. Darüber hinaus setzen wir uns mit der Frage auseinander, wie dateneffiziente und nachhaltige Deep Learning Modelle für den Einsatz in der produzierenden Industrie entwickelt werden können. Unsere Schwerpunkte umfassen hier insbesondere die Überbrückung des Reality Gaps von Simulationen mittels Verfahren des Transfer Learning sowie das kontinuierliche Training von Deep Learning Modellen über Prozess- und Systemveränderungen hinweg.  

Schwerpunkte

  • Deep Reinforcement Learning
  • Supervised Learning und Anomaliedetektion
  • Sim2Real Transfer Learning
  • Continual Learning

Anwendungsfelder

  • Predictive Quality und Predictive Maintenance
  • Planung und Steuerung von Industrierobotern
  • Intelligente Auslegung von Produktionssystemen
  • Nutzungsauswertung digitalisierter Produkte und Services

Ansprechpartner

Hasan Tercan, M.Sc.

Ausgewählte relevante Publikationen

Referenzen
Christian Scheiderer; Malte Mosbach; Andres Felipe Posada-Moreno; Tobias Meisen
Transfer of Hierarchical Reinforcement Learning Structures for Robotic Manipulation Tasks
2020 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI) , Seite 504--509.
Herausgeber: IEEE,
2020
ISBN: 978-1-7281-7624-6

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

Christian Scheiderer; Timo Thun; Tobias Meisen
Bézier Curve Based Continuous and Smooth Motion Planning for Self-Learning Industrial Robots
Procedia Manufacturing, 38:423--430
2019
ISSN: 2351-9789

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

Richard Meyes; Hasan Tercan; Tobias Meisen
Artificial Intelligence in Automotive Production
Mobility in a Globalised World 2018, 22:308--324
2019

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning;research-interpretable-learning

Hasan Tercan; Alexandro Guajardo; Tobias Meisen
Industrial Transfer Learning: Boosting Machine Learning in Production
2019 IEEE 17th International Conference on Industrial Informatics (INDIN) , Seite 274--279.
Herausgeber: IEEE,
2019
ISBN: 978-1-7281-2927-3

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

Christian Hopmann; Sabina Jeschke; Tobias Meisen; Thomas Thiele; Hasan Tercan; Martin Liebenberg; Julian Heinisch; Matthias Theunissen
Combined learning processes for injection moulding based on simulation and experimental data
Proceedings of the 33rd International Conference of the Polymer Processing Society -- Conference Papers aus AIP Conference Proceedings
Herausgeber: AIP Publishing,
2019

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

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