Physikalische Modelle in Machine Learning integrieren
LeanBI in den Medien zum Thema:
KI und physikalische Modelle vereinfachen und beschleunigen die Entwicklung komplexer Produkte und Prozesse. Das kann man anhand von fünf typischen Einsatzszenarien deutlich erkennen. Dazu gehören unter anderem die Produktionsplanung, Predictive Maintenance von Bauteilen und die Schadenserkennung von Bauteilen. Wie das funktioniert und welche weiteren Use Cases noch dazugehören, haben wir im Artikel ganz genau beschrieben.
www.industry-of-things.de: Welches Potenzial hat die Kombination von KI und physikalischen Modellen?
IT-daily.net: Die Kombination von KI und physikalischen Modellen eröffnet neue Optimierungspotenziale
www.bigdata-insider.de: Wie KI und physikalische Modelle Optimierungspotenziale eröffnen
https://de.eas-mag.digital: Die Kombination von KI und physikalischen Modellen eröffnet neue Optimierungspotenziale
www.itiko.de: Die Kombination von KI und physikalischen Modellen eröffnet neue Optimierungspotenziale
www.iavcworld.de: Praktische Szenarien zur Anwendung von KI und ML
- Blog: Braucht Industrie 4.0 ein Data Warehouse oder ein Lakehouse? (Teil 2) - Januar 17, 2024
- Blog: Braucht Industrie 4.0 ein Data Warehouse oder ein Lakehouse? (Teil 1) - Januar 17, 2024
- Zusammenschluss Substring und LeanBI - Dezember 31, 2023