Künstliche Intelligenz
Unser Ziel ist es, die neuesten Technologien in fortschrittliche Produkte und Dienstleistungen umzuwandeln und weiterzuentwickeln, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um Menschen und die Umwelt zu schützen. Wir sehen ein enormes Potenzial darin, menschliche Intelligenz mit verschiedenen Bereichen der Künstlichen Intelligenz zu verbinden, um auf dieser Grundlage Entscheidungen zu treffen, die dieses Ziel unterstützen.
Einsatz künstlicher Intelligenz für ein besseres Anlagemanagement
In der heutigen Welt der Big Data erzeugt jede Inspektion oder jeder technische Service riesige Mengen an Mess- und Betriebsdaten. Diese Rohdaten werden bereinigt, interpretiert und analysiert, um sie in wertvolle Informationen umzuwandeln, die wiederum zu fundierten Entscheidungen führen. Die Nutzung der Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz ist in diesem Prozess unverzichtbar geworden. Ähnlich wie KI-gesteuerte Software Kaufvorschläge und Werbestrategien auf einzelne Verbraucher zuschneidet, nutzen wir KI-Techniken, um Experten mit Anlagen-bezogenen Daten zu versorgen und so Echtzeit-Entscheidungen für die Sicherheit von Anlagen zu optimieren. Darüber hinaus verbessern maschinelles Lernen und KI-Modelle nicht nur die Entscheidungsunterstützung, sondern ermöglichen auch die proaktive Vorhersage und Minderung potenzieller Bedrohungen, sodass wir Herausforderungen immer einen Schritt voraus sind und ihre Auswirkungen effektiv minimieren können.
Erkunde unsere KI-Forschungsbereiche
Indem wir die Pipeline-Anlage in den Mittelpunkt unseres Datenmanagementsystems stellen, können wir einzigartige Datendienste von Weltklasse anbieten. Mit einer anlagenorientierten Sichtweise verbinden wir alle Geschäftsbereiche, um eine funktionsübergreifende Datenanalyse zu gewährleisten und unseren Kunden die wertvollsten Erkenntnisse zu liefern. Autonome Teams können daran arbeiten, Datenmanagementlösungen bereitzustellen, die über eine flexible Integrationsschicht vereinheitlicht und standardisiert sind. Dies hilft uns auch dabei, zuverlässige Modelle für Künstliche Intelligenz zu liefern.
Sicherheit ist immer ein wichtiger Aspekt unseres Datenmanagementsystems. Deshalb haben wir ein mehrschichtiges Rahmenwerk für die Datenverwaltung implementiert, um sicherzustellen, dass unsere Daten nur in autorisierte Hände gelangen und höchsten Qualitätsstandards entsprechen. Mit unserem Datenmanagementsystem bieten wir die beste Grundlage für unsere Dienstleistungen, um unseren Kunden letztendlich einen Mehrwert zu bieten.
ROSEN unterstützt Betreiber von Assets dabei, datengestützte Entscheidungen in kritischen Geschäftsprozessen wie dem Pipeline-Integritätsmanagement zu treffen. Künstliche Intelligenz spielt hier eine wichtige Rolle, da viele dieser Entscheidungen auf den Ergebnissen von KI-Modellen basieren. Es muss sichergestellt werden, dass KI-Modelle auf hochwertigen Daten trainiert werden, regelmäßig aktualisiert werden und zuverlässig und robust sind. Darüber hinaus muss eine ständige Überwachung der Modellmetriken und der Infrastruktur eine konsistente Modellleistung gewährleisten.
Bei ROSEN nutzen wir Machine Learning Operations (MLOps), um dieses Ziel zu erreichen. MLOps beschreibt Techniken, Prozesse und den Einsatz von Tools, um Machine-Learning-Modelle in die Produktion zu bringen, zu überwachen und zu warten. In der Praxis haben wir Tools wie Azure DevOps, Artifactory und Kubeflow sowie standardisierte Entwicklungsprozesse als Teil unserer KI-Landschaft implementiert, um die Best Practices der Branche und die Standards für Compliance im Bereich MLOps zu erfüllen.
The laws of physics and thus most measurement technology are governed by Partial Differential Equations (PDEs). The main idea of physics informed machine learning is to incorporate domain knowledge in form of PDEs into the learning process of neural networks. As it is easy to calculate derivatives of neural networks not only with respect to their parameters but also with respect to their input variables, we can reduce the question "How well does the output of the neural network follow a specific physical or mathematical law?" to an easily computable loss function. As research in this area is still on a rather foundational level, there is a close cooperation with the University of Osnabrück and a joint industrial PhD student is conduction research on this topic.