TY - CONF A1 - Hicke, Konstantin A1 - Karapanagiotis, Christos T1 - KI, Machine Learning und faseroptische Sensorik N2 - Die Verwendung von Methoden des Maschinellen Lernens (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI) im Fachbereich 8.6 Faseroptische Sensorik wird dargestellt. Die vielfältigen Möglichkeiten, Machine Learning auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze (ANN) für eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung eizusetzen werden demonstriert. Hierfür werden Beispiele für die Anwendungszwecke Messgrößenberechnung, Entrauschen, Interpolation, Bildverarbeitung und Messdatenauswertung aufgezeigt. T2 - Foresight Prozess AM, AP 4, Workshop „In Situ Sensorik“ CY - Online-Meeting DA - 09.11.2020 KW - Verteilte faseroptische Sensorik KW - KI KW - Künstliche Intelligenz KW - Machine Learning KW - Künstliche Neuronale Netze PY - 2020 AN - OPUS4-51545 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -