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10/14/2025 10:39

Öffentliche Ringvorlesung: „Datenbasierte KI und Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften“

Gerhild Sieber Pressestelle der Universität des Saarlandes
Universität des Saarlandes

    Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht nur ein Thema der Informatik, sondern auch in den Ingenieurwissenschaften unverzichtbar: Wie Ingenieurinnen und Ingenieure KI, speziell Maschinelles Lernen, sowie allgemein datenbasierte Methoden für die Industrie nutzen, beleuchtet eine Ringvorlesung im Wintersemester 2025/26 anhand von Grundlagenvorlesungen und Beispielen aus der Forschung. Die öffentliche Vortragsreihe wird von der Fachrichtung Systems Engineering der Universität des Saarlandes veranstaltet und findet ab dem 23. Oktober immer donnerstags von 16.00 bis 17.30 Uhr auf dem Campus der Universität statt (Gebäude C4 3, Hörsaal 0.02). Alle Interessierten sind eingeladen.

    Daten sind die Basis der modernen Informationsgesellschaft – das gilt für soziale Netzwerke ebenso wie beispielsweise für die industrielle Produktion. Ob Schweißtechnik, Crashsimulation oder Robotik: Sensoren, die vielfältige Daten erfassen, integrierte Rechner für die Datenverarbeitung sowie Algorithmen und Modelle, um die richtigen Schlüsse zu ziehen, sind immer dabei. Dabei nutzen die Ingenieurwissenschaften nicht nur physikalische Modelle, um das Verhalten von Systemen zu beschreiben, sondern zunehmend auch sogenannte datenbasierte Ansätze. Diese beobachten das Systemverhalten anhand von Messergebnissen und können – nach einer Anlernphase – Vorhersagen treffen und Prozesse optimieren.

    Die aktuelle Ringvorlesung vermittelt sowohl Grundlagen zu Daten, zur erforderlichen Datenqualität und -verarbeitung, zum Maschinellen Lernen bis hin zum Deep Learning, als auch allgemeine Methoden zur Optimierung sowie zur Datenverarbeitung, die – ohne Cloudrechenzentren – direkt auf smarten Sensoren ablaufen. Darüber hinaus werden beispielhaft konkrete datenbasierte Anwendungen vorgestellt, unter anderem zur Beschreibung von Formgedächtnislegierungen, für Schweißprozesse und verbesserte passive Fahrzeugsicherheit sowie für Softroboter, die auf dielektrischen Elastomeren basieren, bis zum Einsatz in der zerstörungsfreien Prüftechnik (ZFP).
    Den Abschluss machen zwei Vorträge mit Demonstrationen am Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik (ZeMA, 29. Januar 2026) sowie am Fraunhofer IZFP (5. Februar 2026), die speziell die Gebiete Robotik sowie den Einsatz von Large Language Models (LLM) wie Chat-GPT für industrielle Anwendungen beleuchten.

    Die Ringvorlesung richtet sich an Studierende und wissenschaftliche Mitarbeiter der Universität sowie an Anwender in der Industrie, die Grundlagen und zentrale Begrifflichkeiten von KI/ML kennenlernen wollen oder selbst konkrete Anwendungen planen und sich hierfür Anregungen erhoffen beziehungsweise Kooperationspartner suchen. Aber auch Lehrkräfte und Ausbilder sowie die breite Öffentlichkeit sind zur Vortragsreihe eingeladen.

    Weitere Informationen:
    Alle Termine und einen Link zur Online-Teilnahme über Teams finden Sie unter:
    https://www.uni-saarland.de/fachrichtung/systems-engineering/perspektiven-der-in...

    Fragen beantwortet:
    Prof. Dr. Andreas Schütze
    Lehrstuhl für Messtechnik
    E-Mail: schuetze(at)lmt.uni-saarland.de
    Tel.: 0681 302-4663


    More information:

    https://www.uni-saarland.de/fachrichtung/systems-engineering/perspektiven-der-in...


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    Steffen Klein (l.) und Christopher Schnur aus dem Team von Prof. Andreas Schütze haben ein Wartungssystem mitentwickelt, das Künstliche Intelligenz mit Sensoren verknüpft, die Zustandsdaten von Maschinen sammeln.
    Steffen Klein (l.) und Christopher Schnur aus dem Team von Prof. Andreas Schütze haben ein Wartungss ...
    Source: Oliver Dietze
    Copyright: Universität des Saarlandes / Oliver Dietze


    Criteria of this press release:
    Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars, Students, Teachers and pupils, all interested persons
    Electrical engineering, Information technology, Materials sciences, Mechanical engineering
    regional
    Miscellaneous scientific news/publications
    German


     

    Steffen Klein (l.) und Christopher Schnur aus dem Team von Prof. Andreas Schütze haben ein Wartungssystem mitentwickelt, das Künstliche Intelligenz mit Sensoren verknüpft, die Zustandsdaten von Maschinen sammeln.


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