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Um aus messtechnisch ermittelten Dispersionsabbildungen geführter Ultraschallwellen Rückschlüsse auf die Materialparameter zu ziehen, werden in der aktuellen Forschung verschiedene inverse Methoden diskutiert. Maschinelles Lernen und insbesondere Convolutional-Neural-Networks (CNNs) stellen eine Möglichkeit der automatisierten inversen Modellierung und Evaluierung von Bilddaten dar. In diesem Vortrag wird anhand synthetischer Daten gezeigt, wie das Ausbreitungsverhalten von geführten Ultraschallwellen unter Verwendung von CNNs genutzt werden kann, um die isotropen elastischen Konstanten einer plattenförmigen Struktur zu bestimmen.