KI-basierte Fehlerklassifikation bei Wirbelstrommessungen

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Methodik zur automatisieren Ermittlung von Fehlerklassen bei Wirbelstromanalysen. Dies soll mithilfe von Künstlicher Intelligenz passieren. Hierzu ist die Arbeit in vier Arbeitspakete gegliedert: (1) Im ersten Arbeitspaket soll eine Einarbeitung in die fürs Verständnis erforderlichen Grundlagen erfolgen.    (2) Im zweiten Arbeitspaket sollen Studien mit dem Schwerpunkt »Fehlerklassifikation mithilfe von KI bei Zeitreihendaten (bei Wirbelstrommessungen)« identifiziert werden.    (3) Anschließend soll im dritten Arbeitspaket eine Methodik entwickelt werden, mit der eine KI-basierte Fehlerklassifikation von Wirbelstrommessungen erfolgen kann.   (4) Im vierten Arbeitspaket soll die Methodik anhand von Wirbelstrommessdaten umgesetzt und anschließend validiert werden. Bei der Umsetzung sollen 2-3 supervised learning Ansätze verwendet werden.