Navigationsweiche Anfang

Navigationsweiche Ende

Sprache wählen

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
Richard Meyes; Hasan Tercan; Simon Roggendorf; Thomas Thiele; Christian Büscher; Markus Obdenbusch; Christian Brecher; Sabina Jeschke; Tobias Meisen
Motion Planning for Industrial Robots using Reinforcement Learning
Procedia CIRP, 63:107--112
2017
ISSN: 22128271

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

Hasan Tercan; Toufik Al Khawli; Urs Eppelt; Christian Büscher; Tobias Meisen; Sabina Jeschke
Use of Classification Techniques to Design Laser Cutting Processes
Procedia CIRP, 52:292--297
2016
ISSN: 22128271

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

Daniel Schilberg; Tobias Meisen; Rudolf Reinhard
Virtual Production Intelligence--Process Analysis in the Production Planning Phase
Engineering Education 4.0, :131--144
2016

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

Daniel Schilberg; Tobias Meisen; Rudolf Reinhard
Virtuelle Produktion -- Die Virtual Production Intelligence im Einsatz
Exploring Virtuality, :93--110
2014

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

Ira Assent; Marc Wichterich; Tobias Meisen; Thomas Seidl
Efficient Similarity Search using the Earth Mover's Distance for Large Multimedia Databases
2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering, :307--316
2008

Schlüsselwörter: research-industrial-deep-learning

Seite:  
Zurück | 1, 2, 3, 4, 5 | Weiter
Total:
25
Export als:
BibTeX, XML