Stoffdaten

Recommender Systems sind vielen aus dem Alltag bekannt: Beispielsweise machen Filmportale Vorschläge für Filme, die Nutzern aufgrund schon geschauter Filme auch gefallen können. Mit diesen Methoden sollen hier KI-basierte Lösungen entwickelt werden, um die Thermodynamik von Stoffgemischen zu beschreiben. Dies ist die Grundlage, um chemische Produktionsprozesse modellbasiert zu optimieren, also beispielsweise die Ressourceneffizienz zu erhöhen. Die KI bietet hier Methoden an, die aus verhältnismäßig wenig verfügbaren Daten Vorhersagen auch über bislang unvermessene Stoffe erlauben.

Ansprechpartner: PD Dr. Michael Bortz, ITWM

Picture_TP3_web

Michael Bortz, Fraunhofer ITWM