Künstliche Intelligenz in der Luftfahrt – der ECOMAT AI Circle am 05.10.
Grußworte von Airbus-Standortleiter Joachim Betker, Bild: ECOMAT
Wie schafft man es, komplexe Themen wie die künstliche Intelligenz in den Unternehmensalltag zu bringen? Das war eine zentrale Frage des ersten ECOMAT Circle zum Thema Künstliche Intelligenz am 05.10.2022.
Expertinnen und Experten aus der Luft- und Raumfahrtbranche wie auch aus der Bremer KI-Landschaft trafen zusammen, um sich einerseits näher kennenzulernen und andererseits neue Wege in der Praxisanwendung zu finden.
Breakout-Session zur KI in der Luftfahrt
Neben einem offenen Marketplace, bei dem sich Unternehmen und Institute wie JUST ADD AI, TOPAS, Botuniversity oder das Transferzentrum für künstliche Intelligenz präsentierten, gingen die Teilnehmenden in mehrere Kurzworkshops, in denen sie konkrete Fragestellungen bearbeiteten.
Keynote-Speaker Christoph Ranze
Zudem lieferten drei Keynotes wichtige Impulse. Christoph Ranze, Gründer der encoway GmbH betonte etwa die Wichtigkeit des richtigen Geschäftsmodells für einen gelungenen Einsatz digitaler Technologien wie der KI. Man müsse die Probleme der Kund:innen genau verstehen, um mit den eigenen Innovationen auch wirklich Mehrwerte zu bieten. Besonders im Mittelstand sei es zudem wichtig, auf Kollaboration zu setzen. Denn für viele Unternehmen sei es unmöglich, so komplexe Thematiken wie die KI alleine zu bearbeiten.
Keyxnote-Speakerin Dr. Shruti Patel
Dr. Shruti Patel, Wissenschaftliche Mitarbeiterin der AG Optimierung und Optimale Steuerung an der Universität Bremen, stellte u.a. die „Modellregion Industriemathematik“ vor, eine neue Initiative des ZeTeM-Instituts. Ziel ist es, die Möglichkeiten mathematischer Anwendungen – zu denen letztlich auch Teile der KI gehören – in Industrie und Öffentlichkeit noch weiter bekannt zu machen.
Intensive Diskussionen
Die letzte Session gehörte Dr. Samo Turk, Data Scientist bei der JUST ADD AI GmbH. Er berichtete über sogenannte MLOps in der Raumfahrt. Die Abkürzung steht für Machine Learning + DevOps. Eine Methode, die es ermöglicht, gleichzeitig Experimente und eine zuverlässige Bereitstellung von Modellen in der Produktion durchzuführen. Denn häufig sei der Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens in der Produktion schwieriger als erwartet. Ein von Dr. Turk beleuchtetes Beispiel war das Projekt "(K)ISS - Künstliche Intelligenz für die Anomalieerkennung und Diagnose der Internationalen Raumstation ISS". Das Projekt will eine vollständige Data-Science-Plattform für den Betrieb des ISS-Moduls Columbus erstellen. Es soll die die Erkennung und Vorhersage von Anomalien in ISS-Telemetriedaten ermöglichen sowie die Erkennung deren Grundursachen. Letztlich soll es auch Empfehlungen für die Rekonfiguration generieren.
Das Event wurde gemeinsam vom Transferzentrum Künstliche Intelligenz Bremen.AI, dem Digital Hub Industry und dem ECOMAT organisiert.
Ingenieur/in Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik o. ä. (w/m/d) beim Virtual Product House (VPH)
