Material Design
Die Eigenschaften der einzelnen Komponenten spielen bei der Materialentwicklung eine große Rolle, ebenso wie das Verhalten der Bestandteile untereinander. Die Materialforschung ist damit ein prädestiniertes Anwendungsgebiet für KI, denn physikalische Experimente und Simulationen sind extrem zeit- und kostenaufwändig.
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Kontinuierliche Beschreibung des Gasgemischs
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Schnelle Ergebnisse
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Vorhersage statt komplexer Berechnung
Das Problem
Energieeffizienz ist in der heutigen Zeit wichtiger denn je: Moderne Verglasungen sollen daher dazu dienen, die Heizkosten zu senken. Das schreibt unter anderem das aktuelle Gebäudeenergiegesetz (GEG) vor.
Isolierglas mit entsprechender Gasfüllung spart Energie. Dabei handelt es sich oft um ganz normale ebene Glasflächen, zwischen denen sich eine bestimmte Menge an niedrig wärmeleitendem Gas befindet. Gase und Gasgemische haben unterschiedliche Wärme- und Schallleitfähigkeiten. Die Bestimmung der Eigenschaften verschiedener Gasgemische ist mit KI schnell und effizient möglich.
Der Ansatz
Das KI-Modell benötigt Daten zu den Eigenschaften der verwendeten Gase um zu lernen. Zu diesem Zweck wurden Daten für die reinen Gase bei verschiedenen Drücken und Temperaturen sowie Daten aus bekannten Mischungsverhältnissen herangezogen. Diese Datenbasis bildete das Trainingsmaterial für das neuronale Netz, mit dem dAIve arbeitet, um später Vorhersagen zu Werten für Daten zu treffen, die bisher nicht verfügbar sind.
Die Lösung
Die trainierte und optimierte KI kann dann verwendet werden, um Datenbanken zu ergänzen oder bestimmte Kombinationen darzustellen. Das KI-Modell kann aber auch direkt in das Regelsystem implementiert oder in technischen Entwürfen verwendet werden.
