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KI-Stammtisch: TEEMSC – Ein selbstlernender Ansatz um energieeffiziente Maschinendiagnose auf Mikrokontrollern zu ermöglichen
KI-Stammtisch: TEEMSC – Ein selbstlernender Ansatz um energieeffiziente Maschinendiagnose auf Mikrokontrollern zu ermöglichen
Die größte Herausforderung bei der Realisierung von Systemen zur vorausschauenden Wartung ist die Bereitstellung der notwendigen gelabelten Datenbasis für das Training der KI-Modelle. Hier stellen rauhe industrielle Umgebungen mit Rauschen, Störsignalen und Anomalien durch andere Maschinen die Datenerfassung vor große Probleme. Daher ist es schwer, Modelle vorab so zu trainieren, dass sie in realen Umgebungen…
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