Die Forschungsgruppe „KI-FOR: Deep Learning auf dünnbesetzten, chemischen Prozessdaten“ an der RPTU Kaiserslautern hat eine bedeutende zweite Förderphase erhalten. Diese wurde von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) bewilligt und ist mit rund 4,5 Millionen Euro dotiert. Unter der Leitung von Professor Marius Kloft zielt die interdisziplinäre Initiative darauf ab, künstliche Intelligenz (KI) in chemischen Prozessen anzuwenden, insbesondere wenn nur kleine und wenig heterogene Datensätze verfügbar sind. Dies ist besonders relevant für die Anomalie-Erkennung in chemischen Prozessen, wo Präzision und Verlässlichkeit gefordert sind.

Die erste Förderphase der Forschungsgruppe zeigte bereits vielversprechende Ergebnisse, insbesondere in der Verbesserung der Überwachung und Analyse chemischer Prozesse. Auf diesen Erfolgen soll nun in der zweiten Förderphase aufgebaut werden, mit einem besonderen Fokus auf die Entwicklung adaptiver KI-Methoden, die unter verschiedenen Betriebsbedingungen stabil arbeiten. Dies verlangt eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachrichtungen, insbesondere zwischen Informatik und chemischer Verfahrenstechnik.

Forschungsziele und Methodik

Die Hauptziele der Forschungsgruppe sind die Nutzung multimodaler Datensätze sowie die Integration physikbasierter Simulationen und generativer KI-Modelle. Diese Methodologien sollen dazu beitragen, die autonomen, effizienten und sicheren Betriebsführungen chemischer Anlagen zu realisieren. Die interdisziplinäre Zusammenarbeit umfasst nicht nur die RPTU, sondern auch die Technischen Universitäten München und Dortmund sowie das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM.

Besondere Aufmerksamkeit wird der Bereitstellung umfangreicher offener Datensätze zum Thema chemische Prozessdaten gewidmet. Dies wird die Forschungsgemeinschaft stärken und den Zugang zu relevanten Informationen erleichtern. Die Ergebnisse und Fortschritte der Forscher werden auf renommierten KI-Konferenzen veröffentlicht, was zur internationalen Anerkennung der Gruppe beiträgt.

Workshop und Industriekooperationen

Die Forschungsgruppe hat sich international einen Namen gemacht und wird im Jahr 2024 einen Workshop unter dem Titel „Machine Learning for Chemistry and Chemical Engineering“ organisieren. Dies wird eine Plattform für den Austausch von Ideen und Entwicklungen in diesem innovativen Bereich darstellen. Zudem werden die Kooperationen mit Industriepartnern, darunter die BASF, intensiviert, um praktische Anwendungen der entwickelten Technologien zu fördern.

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Ein weiterer wichtiger Schritt in der Entwicklung ist die Gründung der Forschungsinitiative „Machine Learning Kaiserslautern“ (MLKL), die den Wissensaustausch zwischen Forschung und Industrie weiter stärken soll. In Zusammenhang mit dieser Initiative wurde auch ein internationaler Studiengang in „Digital Process Engineering“ ins Leben gerufen, der den Studierenden die Fähigkeiten vermittelt, die in der modernen chemischen Industrie gefragt sind.

Die Fortschritte der Forschungsgruppe unter der Leitung von Professor Marius Kloft werden gespannt verfolgt, denn ihre Ansätze könnten entscheidende Impulse für die Optimierung chemischer Prozesse liefern und die Branche nachhaltig verändern. rptu.de berichtet über die Details der Förderung, während ki-allianz-rlp.de das Engagement der DFG hervorhebt. Auch der Fortschritt der Initiative zeigt sich in ihrer intensiven Ausrichtung auf Forschung, Lehre und Industrie.