Under CopyrightGrollmisch, SaschaSaschaGrollmisch2022-03-1412.3.20192018https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/40406610.24406/publica-fhg-404066Welches Potenzial Maschinelles Lernen für Produktionsprozesse birgt, erklärte Machine-Learning-Wissenschaftler Sascha Grollmisch vom Fraunhofer IDMT den Zuhörern. »Der Einsatz maschineller Lernverfahren ist ein mächtiges Werkzeug, wenn es darum geht, eine Produktionsstrecke intelligent zu machen«, so Grollmisch. Systeme des Maschinellen Lernens wurden am Fraunhofer IDMT bisher sehr erfolgreich in der Videoanalyse, Spracherkennung und Musikanalyse angewendet. Ziel der Entwicklungsarbeiten des Instituts sei es, ein System zu schaffen, welches eigenständig aus akustischen Messdaten lernt, die Qualität von Produktionsprozessen oder Produkten zu beurteilen. Grollmisch betonte dabei, dass es keine Universal-Erkenner-Lösung für alle Anwendungsszenarien gäbe. Vielmehr bedarf es einem individuellen Problemverständnis sowie Systemdesign zum sinnvollen Einsatz von geeigneten Machine Learning Methoden. Konsens der anschließenden Diskussion war, dass Vertrauen der Kunden in die Zuverlässigkeit von Machine Learning Verfahren und deren Ergebnisse geschaffen werden muss.deberührungslosKünstliche IntelligenzLuftschallanalysemachine learningQualitätssicherungzerstörungsfrei621006presentation