Messtechnik und Sensorik in der Produktionstechnik

Die Professur für Mess- und Sensortechnik in der Produktionstechnik konzentriert sich auf die Entwicklung intelligenter Sensorsysteme durch die Integration autonomer drahtloser Sensorknoten, eingebetteter Elektronik und virtueller Sensormodelle, die durch künstliche Intelligenz erweitert werden. Die Forschung befasst sich mit dem Design von selbstversorgten, eingebetteten Sensorknoten, die über längere Zeiträume unabhängig betrieben werden können. Energieversorgungslösungen umfassen Batterien oder Superkondensatoren, die über Energieerntesysteme oder drahtloses Laden aufgeladen werden können, wobei sie sowohl für stationäre als auch für dynamische Umgebungen geeignet sind. Diese Knoten beinhalten stromsparende Mikrocontroller, multimodale Sensoren und effiziente Kommunikationsprotokolle, kombiniert mit intelligenter Verarbeitung auf dem Knoten zur Entscheidungsfindung in Echtzeit. KI-Modelle wie leichte neuronale Netze und eingebettetes maschinelles Lernen werden direkt auf den Knoten eingesetzt, um Ereigniserkennung, Anomalieerkennung und adaptives Sensorverhalten unter strengen Energie- und Speicherbeschränkungen zu ermöglichen.

Ein zentraler Forschungsschwerpunkt liegt in der Entwicklung KI-gesteuerter virtueller Sensoren, die komplexe oder nicht direkt messbare physikalische Zustände aus begrenzten, aber aussagekräftigen Sensordaten abschätzen. Diese virtuellen Modelle kombinieren physikalisch basierte Modellierung mit datengetriebener Inferenz. Auf höheren Verarbeitungsebenen werden große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) und Transformer-Architekturen eingesetzt, um Sensordatenströme zu interpretieren, semantische Einblicke zu gewinnen und die Systemkonfiguration sowie -anpassung zu unterstützen. Durch die Integration von KI über alle Ebenen der Sensorik hinweg zielt die Forschung auf skalierbare und intelligente Sensornetzwerke ab, mit Anwendungen in der Fertigung, der strukturellen Gesundheitsüberwachung, der intelligenten Infrastruktur und der autonomen Robotik. Die übergeordnete Vision ist der Übergang von passiver Sensorik zu Systemen, die in der Lage sind, zu verstehen, sich anzupassen und zu interagieren – mit menschlich interpretierbarer, KI-gestützter Intelligenz.