Die Forschungsgruppe KI nutzt SAM2 zur Segmentierung von EOT-3D-Daten und verwendet Autoencoder zur Anomalie-Erkennung in DED-Schweißprozessen – für datengetriebene Prozessoptimierung und Echtzeit-Qualitätskontrolle in der hybriden Fertigung.

Das ZIM-Innovationsnetzwerk FREEM stärkt Elektromobilität durch Transfer additiver Fertigung: L-PBF, Binder Jetting und DED für skalierbare Elektromotoren.

Die Arbeitsgruppe KI bündelt Kompetenzen zur Anwendung moderner Machine-Learning-Methoden in additiven und hybriden Fertigungsprozessen und verknüpft datengetriebene Ansätze gezielt mit physikalischem Prozesswissen.