KI-Forschungsprojekte
Vorsprung durch geförderte KI-Innovation
Geförderte KI-Forschung ist für uns nicht nur Selbstzweck, sondern der Vorsprung für Kundenprojekte von morgen. In Forschungs- und Verbundprojekten verschieben wir die Grenzen des Machbaren, validieren neue Methoden sauber und übersetzen die Ergebnisse in einsatzfähige Bausteine für die Praxis – damit unsere Kundinnen und Kunden früh von belastbarer, moderner KI profitieren.
Warum geförderte KI-Forschung?
Früher Zugang
Profitieren Sie von modernsten KI-Methoden, bevor sie Mainstream werden
Validierte Innovation
Forschungsergebnisse sind wissenschaftlich fundiert und praxisnah entwickelt
Förderinstrumente
Öffentliche Förderinstrumente unterstützen Ihre digitale Transformation
Transfer-Know-how
Wir übersetzen Forschung in produktive, einsatzfähige Lösungen
DigiSemNet
ZIM-gefördertes FuE-Verbundprojekt
Plattform für digitales Engineering mit vernetzten Daten
In der Entwicklung komplexer Systeme entstehen viele Engineering-Artefakte über Mechanik, Elektrik/Elektronik und Software hinweg. Diese Informationen sind hochgradig voneinander abhängig, liegen aber häufig verteilt vor und werden dementsprechend bei Änderungen schnell inkonsistent. DigiSemNet entwickelt eine Plattform, die Engineering-Daten semantisch verknüpft, Inkonsistenzen prüfbar macht und den Zugriff auf verteiltes Engineering-Wissen über natürlichsprachliche Suche und KI-gestützte Assistenz vereinfacht.
Was entsteht im Projekt?
Semantische Vernetzung (Digital Thread)
Ein zentraler Verknüpfungsgraph bildet Beziehungen zwischen relevanten Daten- und Modellelementen ab – als Grundlage für Traceability über Disziplinen und Tools hinweg.
Konsistenzprüfung
Regelbasierte Prüfungen helfen, Widersprüche zwischen zusammenhängenden Artefakten früh zu erkennen.
"Chat mit Engineering-Daten"
Interaktive, natürlichsprachliche semantische Suche über verknüpfte Artefakte hinweg; inkl. Ergebnisaufbereitung und Priorisierung.
KI-Agentennetz
Mehrstufige Abfragen und (Teil-)Automatisierung repetitiver Aufgaben auf Basis der verknüpften Daten.
Vertraulichkeit im Fokus
Berücksichtigung von Schutzanforderungen, damit die Nutzung auch bei sensiblen Engineering-Daten praktikabel bleibt.
Beitrag von talsen team
talsen team gestaltet im Projekt vor allem die Bausteine, die das verteilte Engineering-Wissen durch den Einsatz von KI und KI-Agenten auffindbar und automatisiert weiter nutzbar macht:
- →Natürlichsprachliche, KI-gestütze Suche ("Chat mit Engineering-Daten"): Wir entwickeln die Suche so, dass verknüpfte Engineering-Informationen in natürlicher Sprache abgefragt werden können.
- →Treffer verständlich aufbereiten & priorisieren: Ergebnisse werden so aufbereitet, dass Relevanz und Kontext schneller erkennbar sind – gerade dann, wenn viele Artefakte miteinander verknüpft sind.
- →Nutzung auch über Schnittstellen (API): Neben der interaktiven Nutzung wird die Anbindung über eine programmgesteuerte Schnittstelle berücksichtigt, damit Suchanfragen auch aus Tools oder Prozessen heraus angestoßen werden können.
- →KI-Modelle für den Engineering-Kontext anpassen: Dazu gehört auch die Anpassung/Optimierung der eingesetzten Modelle (u. a. Embeddings und Sprachmodelle) für domänenspezifische Artefakte und Terminologie.
- →KI-Agenten-Ansätze für mehrstufige Anfragen: Zusätzlich arbeiten wir an der Umsetzung von Agenten, die mehrstufige Abfragen unterstützen und repetitive Aufgaben im Umgang mit den verknüpften Daten größtmöglich automatisieren.
Validierung in Fallstudien
- ✓Maschinen- & Anlagenbau: Fallstudie mit einem Industriepartner
- ✓Automotive: Fallstudie "fortissimo"-Fahrzeug mit Engineering-Modellen aus verschiedenen Tools
Häufige Fragen
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