Materialanalyse im Wandel: Tradition trifft KI

Die KI-gestützte Materialanalyse ermöglicht eine reproduzierbare Bewertung von Werkstoffen mit modernen Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz, was die Präzision in der Entwicklung und Qualitätskontrolle entscheidend erhöht und Innovationen vorantreibt. 
Hier sind einige Gründe, warum Ihr Unternehmen von einer tieferen Kenntnis in diesem Bereich profitieren wird:

• Grundlagen und Werkzeuge: Verstehen Sie den inneren Aufbau der Werkstoffe, das Gefüge, um es mit bildgebenden Verfahren (Lichtmikroskopie, REM, EDX, EBSD, FIB) zu beurteilen.
• Korrelative Mikroskopie: Entdecken Sie, wie verschiedene Mikroskopietechniken effektiv kombiniert werden können, um komplexe Gefüge bestmöglich zu charakterisieren.
• Konventionelle Segmentierung: Trennen Sie Gefügebestandteile und extrahieren Sie Parameter für eine quantitative Bewertung Ihrer Werkstoffe.
• KI-gestützte Werkstoffanalyse: Lernen Sie maschinelles Lernen und Deep Learning als Methoden der Künstlichen Intelligenz kennen und für eine reproduzierbare Bewertung (Segmentierung und Klassifizierung) Ihrer Werkstoffe zu nutzen, in 2D und 3D.
• Dateninfrastruktur: Lernen Sie Bilddatenbanken und elektronische Laborbücher für Ihr Datenmanagement kennen und entdecken Sie die Hardware und Tools der KI-Methoden.
• Bildverarbeitung mit ImageJ/Fiji: Lernen Sie das weit verbreitete und frei verfügbare Softwarepaket in seiner Funktionalität kennen und für Ihre Werkstoffe zu nutzen.
• Praxisnahe Übungen: Vertiefen Sie Ihr Wissen selbstständig an Beispieldatensätzen zur Bildregistrierung und Segmentierung (klassisch, maschinelles Lernen und Deep Learning).
• Diskutieren Sie Ihre konkrete praktische Anwendung/Problemstellung mit Expert*innen.

Nutzen Sie diese Chance, um Ihr Unternehmen technologisch weiterzuentwickeln und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen!