Third party funded individual grant
Acronym: iPMT
Start date : 01.08.2021
End date : 31.07.2023
Ziel des Projekts iPMT ist es, Methoden zur Synthese von Trainingsdaten für KI-Verfahren zu entwickeln, die die aufwändige manuelle Auswertung reduzieren oder ganz überflüssig machen und die Qualität der resultierenden Daten zu erhöhen. Das vorgeschlagene Projekt gliedert sich in zwei Abschnitte. Während des ersten Abschnitts werden zunächst Methoden entwickelt, um 3D-Modelle von Partikelsystemen als Basis der parameter-basierten Synthese von Partikelbildern zu generieren. Im Falle der Partikelbilder wird die parameter-basierte Methode durch Kombination mit KI-Methoden zunächst zu einer hybriden Methode erweitert und damit aus Anwendersicht vereinfacht. Während des zweiten Projektabschnitts werden die zuvor entwickelten Methoden zur Datensynthese dazu genutzt, die Eigenschaften eines industrierelevanten Modellsystems zu untersuchen und mit konventionell erstellten Referenzdaten zu vergleichen. Auf diese Art und Weise werden einerseits die zuvor entwickelten Methoden zur Datensynthese validiert und andererseits neue Anwendungsfelder für die KI-gestützte Partikelmesstechnik erschlossen und demonstriert. Hauptprodukt von iPMT ist eine Reihe von Open-source Softwarepaketen, welche Anwendern eine möglichst intuitive und unkomplizierte Synthese hochrealistischer Bilder von Partikelsystemen ermöglichen. Im Falle besonders rechenintensiver Syntheseverfahren werden nicht nur die verwendeten Methoden, sondern auch die damit hergestellten Daten in Form einer frei zugänglichen Datenbank veröffentlicht. Die Dokumentation der implementierten Software und der erzeugten Daten erfolgt im Rahmen von Open-access Publikationen.