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SUMMARY:"Einsatz von Sprachmodellen in der Produktion" (Kooperationsveranstaltung mit der OstWestfalenLippe GmbH)
DESCRIPTION:Sprachmodelle wie ChatGPT sind in vielen Büros bereits Teil des Arbeitsalltags. Doch auch in der Produktion bieten sie großes Potenzial – etwa um Wissen schneller verfügbar zu machen\, Mitarbeitende zu unterstützen oder Prozesse effizienter zu gestalten. Doch wie funktionieren diese Systeme und wie lassen sie sich sinnvoll in bestehende Produktionsabläufe integrieren? \nIn diesem Online-Seminar erhalten Sie einen verständlichen Einblick in die Grundlagen moderner Sprachmodelle. Sie lernen zentrale Konzepte wie Prompt Engineering\, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning kennen und erfahren\, welche Möglichkeiten diese Technologien für den praktischen Einsatz in der Werkhalle bieten. \nAnhand konkreter Beispiele aus der Produktion zeigt Ihnen Referent Kevin Zhao vom Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt\, wie Sprachmodelle in bestehende Prozesse integriert werden können und welche Potenziale sowie Grenzen zu beachten sind. So können Sie anhand der vorgestellten Einsatzszenarien die Einsatzmöglichkeiten für Ihr eigenes Unternehmen besser einschätzen und die Umsetzung effektiv vorbereiten. \n  \nDozent\nKevin Zhao \n  \nVorkenntnisse\nVorkenntnisse sind keine erforderlich. \n  \nDíe Veranstaltung findet in Kooperation mit der OstWestfalenLippe GmbH statt. Zur Anmeldung folgen sie bitte folgendem Link: \n– ANMELDUNG –\n  \n \n  \n 
URL:https://digitalzentrum-darmstadt.de/veranstaltung/einsatz-von-sprachmodellen-in-der-produktion-kooperationsveranstaltung-mit-der-ostwestfalenlippe-gmbh/
CATEGORIES:KI-getriebene Produktion
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SUMMARY:Wie KI bei der Modellierung von Bauteilen aus Metamaterialien unterstützt
DESCRIPTION:Lernen Sie die Eigenschaften von Metamaterialien und die damit verbundenen Anwendungsmöglichkeiten in der Produktentwicklung kennen\n  \n\n\nDie fortschreitende Entwicklung und Verbreitung additiver Fertigungstechnologien in der jüngsten Vergangenheit eröffnet neue Möglichkeiten zur Herstellung innovativer Produkte. Durch die gezielte Materialplatzierung im Raum können geometrisch komplexe Objekte und Strukturen gefertigt werden. Sogenannte (mechanische) Metamaterialien nutzen diese Möglichkeiten\, um komplexe Interaktionen \, wie bspw. auxetisches Verhalten oder Bistabilität\, durch feine Strukturen abzubilden. Die Grundgeometrie des Materials – auch Einheitszelle genannt – bildet die Basis für die Entwicklung dieser Materialien. \nDie Anforderungen an  das Metamaterial können vielseitig sein und die Einsatzgebiete von Leichtbau bis hin zur Integration von komplexen mechanischen Interaktionen reichen. Der Computer-gestützte Designprozess kann den Benutzer durch automatische Optimierung der Topologie der Einheitszelle\, sowie der Gesamtstruktur unterstützen. Die hierbei formulierten mathematischen Probleme können durch den Einsatz von KI-basierten Technologien gelöst oder deren Lösung beschleunigt werden. \nIm Rahmen der Veranstaltung wird die Anwendung von KI-basierter Optimierung für das Design von Metamaterialien veranschaulicht und die Hintergründe erklärt. \n  \nDozent\nSebastian Besler\, Fraunhofer IGD \n  \nLernziele\n\nDie Teilnehmenden lernen die Grundlagen von mechanischen Metamaterialien kennen\nerhalten einen Überblick über ihre Einsatzgebiete\nerfahren wie mechanische Metamaterialien aus Einheitszellen erstellt werden\nlernen wie die Topologieoptimierung das Design unterstützen kann\nerfahren welche Rolle KI dabei spielen kann.\n\n  \nZielgruppe\nIngenieure\, Konstrukteure und Anwender von CAD/CAE-Software \n  \nVorkenntnisse\nKenntnisse in CAD/CAE von Vorteil
URL:https://digitalzentrum-darmstadt.de/veranstaltung/wie-ki-bei-der-modellierung-von-bauteilen-aus-metamaterialien-unterstuetzt-6/
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SUMMARY:Energy Harvesting: Sensoren kabellos und dezentral mit Energie versorgen
DESCRIPTION:Unter Energy Harvesting versteht man das „Ernten“ kleiner Mengen elektrischer Energie\, die technische Prozesse mit geringem Leistungsbedarf versorgen können.\nEnergy Harvester können elektrische Energie aus der Umgebung gewinnen\, wo sie lokal in Form von Licht\, Wärme\, Luft- oder Flüssigkeitsbewegungen\, mechanischer Bewegung vorliegt. Durch ihren Einsatz können technische Einschränkungen vermieden werden\, wie sie beispielsweise Kabel oder Batterien mit sich bringen. \nDas Seminar gibt einen Überblick über Energy Harvesting Systeme\, die zur Versorgung smarter Sensoren entwickelt wurden. Da diese Sensoren vornehmlich für die Überwachung mechanischer Komponenten wie Radlager oder Antriebssträngen eingesetzt werden\, liegt der Fokus auf der Nutzung mechanischer\, linearer oder rotatorischer Schwingungen und rotatorischer Bewegungen zur Energiewandlung.\nWeitere Anwendungen für Energy Harvester ergeben sich unter Verwendung flexibler Wandlerwerkstoffe\, die das Gewinnen von Energie in Textilien ermöglichen und dadurch neue Anwendungsbereiche smarter Sensoren erschließen. \nDozent\nMicheal Matthias \nLernziele\n\nPrinzipien zur dezentralen Energieversorgung autonomer Sensoren kennenlernen.\nMöglichkeiten und Einschränkungen für die Anwendung im eigenen Unternehmen einschätzen können.\n\nZielgruppe\nApplikationsingenieure\, F&E-Fachkräfte\, Technologiescouts\, Innovationsmanager \nVorkenntnisse\n\nNaturwissenschaftlich-technisches Grundverständnis\nHilfreich aber nicht notwendig sind Kenntnisse auf dem Gebiet der Datenerfassung\, -verarbeitung\, -übertragung\nVerständnis über den Anwendungskontext (z.B. Anlagentechnik)\n\n 
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SUMMARY:KI-Sprachmodelle in der Embedded-Hardware-Entwicklung - Vom Datenblatt bis zum ersten Code
DESCRIPTION:KI in der Softwareentwicklung ist längst Alltag – doch wie sieht es im Hardware- und Embedded-Design aus? Große Sprachmodelle (LLMs) bieten enormes Potenzial\, um den zähen Entwicklungsalltag zu beschleunigen. Doch wie nutzt man diese generischen Tools konkret für die Hardwareentwicklung? \nIn diesem Praxisbericht zeigen Forschende der TU Darmstadt vom Fachgebiet für Integrierte Elektronische Systeme (IES)\, wie Entwickler frei zugängliche KI-Tools effektiv in ihren Workflow integrieren können. Der Fokus liegt dabei auf der Vorentwicklung und dem Prototyping: Wir demonstrieren an echten Beispielen\, wie sich Iterationszyklen massiv verkürzen lassen\, werfen aber auch einen kritischen Blick auf die aktuellen Hürden im Engineering-Alltag. \n  \nDozenten\nDirk Leiacker \nDavid Riehl \n  \nLernziele\n\nAnforderungsanalyse & High-Level Design: Vage Produktideen per KI strukturieren und als „Sparringspartner“ in ein belastbares\, technisches Systemkonzept überführen.\nBauteilrecherche: Passende Komponenten schnell eingrenzen sowie Limits und Kostenstrukturen bewerten.\nEntwicklungs-Boost: Komplexe Datenblätter gezielt durchsuchen und Bauteile fundiert gegeneinander abwägen.\nDesign-Verifikation: Netzlisten und Datenblätter kombinieren\, um Schaltungen durch LLMs zusätzlich auf Fehler zu prüfen.\nEmbedded-Inbetriebnahme: Aus Netzliste und Datenblatt direkt per KI-Agent den ersten lauffähigen Code für den Prototypen generieren.\nReality-Check: Der richtige Umgang mit Halluzinationen\, Token-Limits und Überprüfbarkeit\n\n  \nZielgruppe\nSystem-Architekten\, F&E-Fachkräfte\, Elektronik-Hardware-Entwickler\, Embedded-Software-Ingenieure
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CATEGORIES:KI-basierte Produkte und Services
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