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Künstliche Intelligenz für die Entwicklung von Antrieben

Historie, Arbeitsprozesse, Konzepte, Methoden und Anwendungsbeispiele

Aras Mirfendreski

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Springer Berlin Heidelberg img Link Publisher

Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Maschinenbau, Fertigungstechnik

Beschreibung

Infolge angestrebter innovativer und gleichermaßen vielseitiger Antriebsvarianten werden die Entwicklungskosten der Automobilhersteller schon bald drastisch steigen. Eine Investition ist künftig nur dann noch erfolgversprechend, wenn deutlich schlankere Entwicklungsprozesse und effizientere Methoden die derzeitigen ablösen. Um dahingehend leistungsfähig zu bleiben, steht der Industrie ein wertvolles Instrument zur Verfügung: die künstliche Intelligenz (KI). KI und Big Data sind mittlerweile in aller Munde und avancieren geradewegs zu den mitunter wichtigsten Schlüsseltechnologien der Zukunft. Doch was KI im engeren Sinne wirklich bedeutet, welche konkreten Konzepte dahinterstecken und wie sie auf industrielle Anwendungen übertragbar sind, bleibt vielen Ingenieuren bis heute verwehrt. Auch Computerwissenschaftlern bleiben die Anforderungen der Industrie an die KI weitestgehend verborgen, obwohl sie ihre Potenziale und ihr Wissen dringend in diese Richtung erweitern sollten. Erstmalig schlägt dieses Buch eine Brücke, verbindet Themen der Antriebsentwicklung mit den Themen der IT-Wissenschaften, beleuchtet die Komplexität vorhandener KI-Konzepte und konkretisiert Einsatzmöglichkeiten. Die Ausarbeitung von Arbeitsprozessen zeigt außerdem, wie KI künftig in Entwicklungseinheiten implementierbar ist und wie völlig neuartige Methoden uns dabei helfen können, die Zukunft der Antriebsentwicklung neu zu gestalten.



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Schlagwörter

Hybridantriebe, Simulation, Konventionelle Antriebe, Antriebskonzepte der Zukunft, Artificial Neural Network ANN, Synthetische Kraftstoffe, Künstliche Intelligenz