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Di­Pro­Mag

Bei ma­te­ri­al­wis­sen­schaft­li­chen Ex­pe­ri­men­ten ent­ste­hen große Da­ten­men­gen, die je­doch nur teil­wei­se zen­tral er­fasst wer­den. Einer der Grün­de dafür ist, dass viele der be­stehen­den Pro­zes­se noch nicht voll­stän­dig di­gi­ta­li­siert sind. Aber auch die schon er­fass­ten Daten und Pro­zes­se lie­gen meist in un­ter­schied­lichs­ten For­ma­ten vor. Dies er­schwert  das Durch­su­chen und die sys­te­ma­ti­sche Ana­ly­se der Daten.

Das Haupt­ziel des For­schungs­pro­jekts Di­Pro­Mag be­steht in der Di­gi­ta­li­sie­rung der Pro­zess­ket­te von der Pro­duk­ti­on über die Cha­rak­te­ri­sie­rung bis hin zur pro­to­ty­pi­schen An­wen­dung ma­gne­to­ka­lo­ri­scher Ma­te­ria­li­en. Im Rah­men die­ses Pro­jekts wird eine On­to­lo­gie ent­wi­ckelt, die Ex­pe­ri­men­te und Ex­pe­ri­ment­da­ten eben­so ab­bil­det wie die Ziele und Ar­gu­men­ta­tio­nen der Wis­sen­schaft­ler*innen für die Ex­pe­ri­men­te. Durch einen von uns ent­wi­ckel­ten neuen An­satz zur ska­lier­ba­ren Ent­wick­lung um­fang­rei­cher On­to­lo­gien wer­den alle Pro­zess­da­ten und die ver­folg­ten Ab­sich­ten di­gi­tal re­prä­sen­tiert. Hier­für ver­wen­den wir OTTR (Re­a­son­able On­to­lo­gy Tem­pla­tes), eine Spra­che mit un­ter­stüt­zen­den Werk­zeu­gen zur Dar­stel­lung und In­stan­zi­ie­rung von RDF-​Graphen.

Dar­auf auf­bau­end nut­zen wir die ge­sam­mel­ten Daten, um ein KI-​System zu ent­wi­ckeln, das au­to­ma­tisch neue Hy­po­the­sen aus den vor­lie­gen­den Daten ge­ne­riert, wie zum Bei­spiel phy­si­ka­li­sche Zu­sam­men­hän­ge. Wir ent­wi­ckeln ein Ver­fah­ren, wel­ches diese struk­tu­rier­ten und un­struk­tu­rier­ten Daten ver­wen­det, um einen hoch­di­men­sio­na­len Da­ten­raum zu trai­nie­ren und so di­gi­ta­les Wis­sen über ma­te­ri­al­phy­si­ka­li­sche Zu­sam­men­hän­ge durch Ana­lo­gie­schlüs­se zu ge­win­nen.

Das lang­fris­ti­ge Ziel be­steht darin, eine di­gi­ta­le Basis für ma­gne­to­ka­lo­ri­sche Ma­te­ria­li­en auf­zu­bau­en und sie zur Ent­de­ckung und Ent­wick­lung bes­se­rer Ma­te­ri­al­ei­gen­schaf­ten zu nut­zen, um in kür­ze­rer Zeit schnel­le­re, ef­fek­ti­ve­re und kos­ten­güns­ti­ge­re in­dus­trie­taug­li­che Lö­sun­gen zu fin­den.

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