Forschende des CAI und InES untersuchen im Rahmen eines technischen Deep Dive gemeinsam die Chancen, Prozesswissen über Spritzgussverfahren in Neuronalen Netzen zu bündeln und auf neue Anwendungsszenarios zu übertragen.Die Gruppen von Prof. Stadelmann (Computer Vision, Perception & Cognition, ZHAW CAI und Prof. Rosenthal (Realtime Platforms, ZHAW InES)- haben sich kürzlich mit dem Kistler Innovation Lab zusammengetan, um Risiken und Möglichkeiten zur Verbesserung der automatischen Qualitätskontrolle und Prozessüberwachung im Kunststoffspritzguss mit Hilfe von fortgeschrittenem maschinellem Lernen zu erforschen. Insbesondere werden Transfer Learning / Domain Adaptation und kontinuierliches Lernen in neuronalen Netzen für kleine Datenszenarien evaluiert. Das Team sicherte sich die Finanzierung eines technischen Deep Dives durch den NTN Databooster der Data Innovation Alliance und der Innosuisse für eine dreimonatige Studie. Die Ergebnisse werden in die Gestaltung und Umsetzung künftiger Produkte von Kistler in einem weiteren gemeinsamen Projekt einfliessen.Der NTN Databooster unterstützt datengetriebene Innovationen, indem er Unternehmen dabei hilft, passende Forschungspartner für ihre Herausforderungen zu finden, neue Lösungen zu finden, Machbarkeit und Risiken in technischen Vertiefungen zu bewerten und schliesslich eine entsprechende Finanzierung für gemeinsame F&E-Projekte zu beantragen. Mitarbeiter des CAI sind seit der Gründung des Databooster und seiner Trägerorganisation, der Data Innovation Alliance, in verschiedenen Funktionen aktiv und haben in diesem Rahmen mehrere Forschungs+Entwicklungs-Projekte erfolgreich abgeschlossen.