DIGITALISIERUNG VON ROBOTIK UND AUTONOMEN SYSTEMEN
Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Effizienz- und Leistungssteigerung in der Entwicklung, Steuerung und Optimierung robotischer Systeme. Transformation klassischer Automatisierung durch intelligente Sensorik, Machine Learning und datengetriebene Entscheidungsprozesse.
KI-GESTÜTZTE DATENAUSWERTUNG UND OBJEKTERKENNUNG
Anwendung von Computer Vision, Sensorfusion und Natural Language Processing zur Interpretation von Bild-, Bewegungs- und Umgebungsdaten. Automatisierte Objekterkennung, Situationsanalyse und Entscheidungslogik mithilfe neuronaler Netze.
PRÄDIKTIVE SYSTEMSTEUERUNG UND RISIKOMINIMIERUNG
Entwicklung von KI-Modellen zur vorausschauenden Steuerung von Robotiksystemen. Einsatz prädiktiver Wartung, kollaborativer KI-Steuerung und Fehlerfrüherkennung zur Reduktion von Stillständen, Risiken und Systemausfällen.
DATENQUALITÄT, SICHERHEIT UND SYSTEMINTEGRATION
Integration KI-basierter Steuerungs- und Assistenzsysteme in bestehende industrielle, logistische oder autonome Infrastrukturen. Berücksichtigung von Sicherheitsnormen (z. B. ISO 10218, ISO 13849), Datenintegrität und Echtzeitfähigkeit in der Systemarchitektur.
ZUKUNFTSTECHNOLOGIEN UND ETHISCHE ASPEKTE DER ROBOTIK
Analyse von Anwendungsfeldern generativer KI in der Robotik - z. B. bei autonomen Entscheidungsprozessen, adaptivem Verhalten oder menschenzentrierter Mensch-Maschine-Interaktion. Reflexion ethischer, sicherheitsbezogener und gesellschaftlicher Fragestellungen bei KI-gestützten Robotiksystemen.
ABSCHLUSSPROJEKT ZUM EINSATZ VON KI IN DER ROBOTIKENTWICKLUNG
Konzeption oder Bewertung eines praxisnahen KI-gestützten Robotikprozesses, Systems oder Assistenztools - z. B. für industrielle Automatisierung, autonome Fahrzeuge, Logistiklösungen oder kollaborative Robotik (Cobot).
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