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Bei rund 5.000 Stahlsorten kommt es im Herstellungsprozess auf Nuancen an. Um neue Eigenschaften zu kreieren oder die konstante Qualität zu sichern, werden die Stähle mit verschiedenen Bildgebungsverfahren analysiert. Professor Frank Mücklich und sein Forschungsteam haben dazu über viele Jahre eine umfassende Expertise aufgebaut. Mit ihren mikroskopischen Analysedaten konnten sie eine KI so trainieren, dass sie kleinste Veränderungen im Stahl aufspürt. Diese KI kann nun auch in Industrielaboren als Standard dienen, um metallische und keramische Werkstoffe zu analysieren. Dafür arbeiten die Saarbrücker Forscher mit der auf Bilddatenbanken spezialisierten Firma Imagic aus der Schweiz zusammen.
Bei der Herstellung von Stahl und anderen Metallen wirkt sich jeder Produktionsschritt auf die innere Struktur aus, von Materialforschern als „Gefüge“ bezeichnet. Dieses wird durch die chemische Zusammensetzung, das Walzverfahren oder Wärmebehandlungen verändert. „Das Gefüge des Stahls ist äußerst komplex und je nach gewünschter Eigenschaft sehr unterschiedlich. Unter dem Mikroskop oder in der Computertomographie müssen aber auch kleinste Unterschiede erkannt und richtig klassifiziert werden. Dies leistet unser KI-gestütztes Verfahren nun automatisch“, erklärt Frank Mücklich, Professor für Funktionswerkstoffe der Universität des Saarlandes.
Um die Künstliche Intelligenz so zu trainieren, dass sie unterschiedliche Muster im Werkstoffgefüge nicht nur erkennt, sondern auch objektiv analysieren kann, war jahrelange Forschungsarbeit nötig. „An meinem Lehrstuhl sind dazu mehrere Dissertationen entstanden, die alle interdisziplinär ausgelegt waren. Wir haben dafür Wissenschaftler vom Max-Planck-Institut für Informatik und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz mit ins Boot geholt, die ihre Methoden des maschinellen Lernens und der KI auf die Materialwissenschaft übertragen haben“, erläutert Frank Mücklich, der auch das Steinbeis-Forschungszentrum für Werkstofftechnik (MECS) leitet. Durch die langjährige Kooperation dieses Transferinstituts mit dem saarländischen Stahlunternehmen Dillinger konnten die Wissenschaftler rund 10.000 Materialproben unterschiedlicher Stähle auf Mikro-, Nano- und atomarer Skala analysieren und in einer umfangreichen Datenbank erfassen.
Damit Industrieunternehmen ihre Analysen auf Basis dieser Datenbank künftig selbständig durchführen können, hat das Steinbeis-Transferinstitut MECS nun eine strategische Partnerschaft mit der Schweizer Firma Imagic Bildverarbeitung AG geschlossen. Diese entwickelt Software für die Mikroskopie, Bildanalyse und das Bilddatenmanagement. „Wir bieten diesem Unternehmen die sogenannte Grundwahrheit, also überprüfte und seriöse Daten, die sich dazu eignen, die Künstliche Intelligenz zu trainieren und korrekte Ergebnisse damit zu erzielen. Bisher beziehen sich diese Werkstoffdaten auf Stahlsorten und verschiedene Metalle, wir wollen dies zudem auf alle anderen Metalle und Keramiken ausweiten“, erklärt Frank Mücklich.
Der Materialwissenschaftler will das Expertenwissen rund um die Bildgebungsverfahren für Werkstoffe auf dem Saarbrücker Campus halten, um damit seinen Absolventinnen und Absolventen hochqualifizierte Arbeitsplätze zu bieten. „Im Steinbeis-Forschungszentrum MECS, das wir vor 15 Jahren aus der Universität ausgegründet haben, arbeiten jetzt schon mehrere meiner früheren Doktoranden und bringen ihr Fachwissen aus ihrer Forschungstätigkeit mit ein“, sagt Professor Mücklich.
Einer der Absolventen und heute stellvertretender Direktor des Transferinstituts, Dominik Britz, hatte für seine Doktorarbeit zur KI-gestützten Qualitätsprüfung von Stahl mehrere Forschungspreise erhalten, darunter den Georg-Sachs-Preis der Deutschen Gesellschaft für Materialkunde. Ihm ist es wichtig, dass Forschungsergebnisse rasch in der industriellen Praxis ankommen. „Mit unserer KI-gestützten Methode wollen wir – analog zu medizinischen Bildgebungsverfahren – die Analysen sicherer und schneller machen. Unsere Datengrundlage kann als Standard dafür dienen, wie Materialproben künftig zu bewerten sind. Damit lassen sich nicht nur neue Stahlsorten und Metalle entwickeln, sondern auch Materialfehler frühzeitig erkennen“, erklärt Dominik Britz.
Prof. Dr. Frank Mücklich
Lehrstuhl für Funktionswerkstoffe der Universität des Saarlandes
Steinbeis-Forschungszentrum Material Engineering Center Saarland (MECS)
Tel. 0681 302-70500
Mail: frank.muecklich@uni-saarland.de
https://www.uni-saarland.de/lehrstuhl/muecklich.html - Lehrstuhl für Funktionswerkstoffe:
https://www.mec-s.de - Steinbeis-Forschungszentrum für Werkstofftechnik (MECS)
Frank Mücklich, Professor für Funktionswerkstoffe der Universität des Saarlandes und Leiter des Stei ...
Quelle: Oliver Dietze
Copyright: Universität des Saarlandes
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wirtschaftsvertreter, Wissenschaftler
Elektrotechnik, Informationstechnik, Maschinenbau, Werkstoffwissenschaften
überregional
Forschungs- / Wissenstransfer
Deutsch
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