姓名: 莫桐
所属分公司: 天津
留学国家: 欧洲
电话: 400-1010-123
继法德学院的IMT(法国国立高等矿业电信学校联盟)和TUM(德国慕尼黑工业大学)的研究员们发起项目征集活动之后,共有7个属于法德学院面向未来工业优先发展的重点课题项目入选。由此,一个法德人工智能合作平台即将建立。
入选的项目分别属于未来工业人工智能的六个不同的方向:先进制造业、先进材料业、供应链与物流、能源效率、工业设计以及工艺工程。在第一阶段的项目启动部分,这些项目将会由IMT和TUM组成的法德学院提供资金。
对于IMT的研发及创新部门负责人Christian Roux来说,法德学院拓宽了行业领域,为未来工业的重点课题提供解决方案,支持和加速法德工业界的数字化转型。
01
合金设计增材制造(ADAM)
这个项目致力于增材制造,特别是激光融化增材制造技术(LBM,Laser Beam Melting)。这项技术涉及到如何选择合适的合金组合来进行增材制造,以便减少材料缺陷,优化最终产品的机械性能。这类优化,不光依赖于Mines Saint-Etienne圣太田国立高等矿业学校研究员们采集和处理的海量数据,也基于TUM慕尼黑工业大学所拥有的超高速摄像机等先进实验手段。
02
未来工业增材制造
本项目的目标是从三个方面研究在工业中引入增材制造的影响。第一个方面涉及到工业组织(供应链、开源材料应用、与创新生态系统相融合);第二个方面是企业(新功能、新竞争力、新商业模式);第三个方面则涉及到设计环节的流程变化(新概念设计、大规模定制、用户中心设计)。我们也会研究在被引入工业界之后,增量制造自身的发展情况。
03
基于人工智能的网络系统建模与自动化(AI4Performance)
本项目致力于开发一种能够测试和评估网络系统的智能模块(使用通讯过程中收集到的数据)。具体实现则依赖于新型的机器学习算法(图神经网络),分析数据则由合作伙伴公司Cisco和Airbus负责提供。项目将会分析网络情况变化对于系统的影响(用户数量增加、子系统的插入、虚拟机……),检测瓶颈(bottlenecks)找到根源,以及检测故障。
04
工业供应链中的数据驱动协作(DISC)
在工业数字化转型的背景下,这个项目专注于通过协作,特别是鼓励信息共享的机制,来达到优化供应链的目的。该项目基于博弈论的基本理论,致力于优化由于数字转型而日渐趋向于去中心化的决策过程。
05
基于可重组服务式数字生产系统的建模及决策平台(RDS-Production)
在这个项目中,研究方向在于开发一些可重组生产系统的设计方法,手段主要是组件和可互操作软件的建模(基于数字孪生技术),采用人工智能技术和运筹学来协助重组过程,或者是让设备的服务生命周期接近于生产设备的生命周期,以及多准则决策方法。
06
采用去分散式架构的智能传感器技术
这个项目的目标是开发新型复杂系统中的传感器,比如汽车和数字健康领域中的设备。重点是要在智能传感器自身的层面发散和处理数据。数据将会被分成不同的层级,在数据分发和存储方面确保优化过程,同时又能满足安全性、可靠性、处理能力和容量扩展能力方面的要求。
07
法德人工智能合作平台
基于数据密集型研究和数据管理的人工智能合作平台及工具。
IMT的人工智能平台TeraLab将和TUM一起创建新的人工智能合作平台。得益于安全加密的共享数据,这两个高校将能够和工业界的合作伙伴一起密切合作。因为会有测试算法和数据集的工具被开发出来,这个项目还能让科研人员转化他们的研究成果。这类安全、中立、可靠的服务将有助于在共享的良好实践框架下促进结果的可复制性。
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