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Fraunhofer-Gesellschaft
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  4. Semi-automated unsupervised learning from system traces
 
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2018
Presentation
Title

Semi-automated unsupervised learning from system traces

Title Supplement
Presentation held at VDI-Vortragsabend "Künstliche Intelligenz in der Automatisierungstechnik", 15.10.2018, am Fraunhofer-Institut für Eingebettete Systeme und Kommunikationstechnik ESK, München
Other Title
Artificial intelligence in automation technology
Abstract
In diesem Vortrag wird gezeigt, inwieweit Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt werden können, um das Verhalten einer verteilten Anlagensteuerung mit Hilfe von Echtzeit Daten (Runtime Traces) zu erlernen. Das erlernte Verhaltensmodell kann dann für vielfältige Anwendungen genutzt werden, unter anderem für die Erkennung von Anomalien.

; 

Learning model of system by observing operation in the form of runtime traces.
Author(s)
Salvi, Aniket  
Fraunhofer-Institut für Eingebettete Systeme und Kommunikationstechnik ESK  
Conference
Vortragsabend "Künstliche Intelligenz in der Automatisierungstechnik" 2018  
File(s)
Download (2.44 MB)
Rights
Use according to copyright law
DOI
10.24406/publica-fhg-403540
Language
English
ESK  
Keyword(s)
  • model learning

  • automation

  • verification

  • industrial communication

  • Industrial automation

  • artificial intelligence

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