Bevor Transformatoren in Betrieb gehen, müssen sie aufwändig getestet werden. Tauchen bei der Qualitätskontrolle Fehler auf, entstehen hohe Kosten. Nachwuchsforscher Benjamin Gigerl hat im Zuge seiner Masterarbeit ein KI-Prognosesystem entwickelt, das mehr als 100 verschiedene Parameter berücksichtigt und die Ergebnisse der Qualitätskontrolle mit 80-prozentiger Genauigkeit vorhersagen kann. So können schon vor der tatsächlichen Prüfung präventive Maßnahmen ergriffen werden.
Für diese herausragende Forschungsarbeit hat Benjamin Gigerl, Doktorand der neu gegründeten Forschungsgruppe [Sm-AI-R] und Absolvent des Masterstudiums Computational Social Systems, das WKO-Forschungsstipendium erhalten. Die WKO Steiermark vergibt jährlich 20 Forschungsstipendien für Diplom- und Masterarbeiten, die Fragestellungen mit besonderer Relevanz für die steirische Wirtschaft behandeln.
Benjamin Gigerls Masterarbeit mit dem Titel „Vorhersagbare Qualität: Maschinelles Lernmodell mit Ofen- und Fülldaten zur Vorhersage von Prüffeldergebnissen“ wurde von Stefan Thalmann (Universität Graz), Roman Kern (TU Graz), Tim Keßler (Siemens Energy, Erlangen) und Johann Raminger (Siemens Energy, Weiz) betreut.
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