Bei KEEN sind die Fragestellungen insbesondere interessant für Data Scientists, Machine Learner, Prozessingenieure, Verfahrenstechniker und programmieraffine MINT-Studierende. Eine Gruppengröße von 3-5 Personen wird empfohlen. Sollten Sie sich aktuell nur als Einzelperson anmelden können, sprechen Sie uns dazu gerne an.
Künstliche Intelligenz (KI)-Lösungen für die Prozessindustrie: industrierelevante Fragestellungen aus der KEEN-Plattform.
Lernen der Datenvorverarbeitung mittels KI-Methoden - Erstellung einer intelligenten Pipeline für die Datenvorverarbeitung für industrielle Machine-Learning-Projekte wie die Bereinigung von Ausreißern oder die Behandlung fehlender Daten
Je nach Qualität der eingereichten Ergebnisse besteht im Anschluss die Möglichkeit zur Veröffentlichung der Lösungen im Rahmen einer wissenschaftlichen Publikation zu veröffentlichen und/oder einer weitere Nutzung der Ergebnisse.
Betriebszustandserkennung in einer Extraktionskolonne mit Flüssig-Flüssig Strömung per KI-Bilderkennungsverfahren
Je nach Qualität der eingereichten Ergebnisse besteht im Anschluss die Möglichkeit, die Lösungen im Rahmen einer wissenschaftlichen Publikation zu veröffentlichen und/oder deren Einsatz an einer Anlage zu testen.
Wende KI-Methoden auf relevante Fragestellungen aus der Prozessindustrie an und schreibe im Team deinen eigenen Code. Es werden Datensätze zur Verfügung gestellt. Die Aufgabe erfordert grundlegende Programmierkenntnisse und Begeisterungsfähigkeit für KI. Wissenschaftler und Industrievertreter aus der KEEN-Plattform werden den Prozess als Mentoren begleiten. Die Aufgabenstellung lässt sich je nach Vorkenntnissen an einem ein bis zwei Wochenenden lösen.
Die Fachjury wird aus Vertretern der KEEN-Plattform gebildet.
Werden noch bekanntgegeben
Kontakt
Dr. Simone Rogg
Phone: +49 69 7564 - 392
Email: simone.rogg[at]dechema.de
Dr. Alexander Möller
Phone: +49 69 7564 - 676
Email: alexander.möller[at]dechema.de
Theodor-Heuss-Allee 25
60486 Frankfurt am Main
Tel.: +49 69 7564-100
– Tickets für die ACHEMA werden rechtzeitig im Vorfeld der Veranstaltung erhältlich sein –
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