Neuronale Extraktion von Informationen, Strukturen und Symmetrien aus Bildern

Bildanalyse mit Hilfe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens
 

Machbarkeitsnachweis: Tiefe neuronale Netze können Plasmaparameter aus Wärmelastbildern genau rekonstruieren. Dies soll die Maschinensteuerung unterstützen.

Das IPP ist in einem Forschungsverbund mit der Universität Rostock an dem Projekt NEISS (Neuronale Extraktion von Informationen, Strukturen und Symmetrien aus Bildern) beteiligt. Im Fokus dieses interdisziplinären Projekts, das Teil des Exzellenz­forschungs­programms des Landes Mecklenburg-Vorpommern ist, steht die Analyse von Bildern mit Hilfe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens.
 
Im Arbeitspaket Plasmaphysik des Projekts arbeitet man unter anderem an einem Steuerungssystem für Wendelstein 7-X, das nicht nur die Messungen einer, sondern mehrerer Diagnostiksysteme berücksichtigt. Dabei geht es zum Beispiel um Bilder von Infrarot- oder Röntgenkameras oder Daten, die spektroskopische oder magnetische Messapparaturen liefern. In Echtzeit sollen daraus Steuersignale gewonnen und an die Maschine zurückgekoppelt werden. Ein solches Echtzeitkontrollsystem soll einen optimalen und zuverlässigen Betrieb der Maschine garantieren.
 
Das Projekt NEISS wird über das Exzellenzforschungsprogramm des Landes Mecklenburg-Vorpommern mit Mitteln aus dem Europäischen Sozialfonds (ESF) der Europäischen Union gefördert.

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