echolyst A.I.

Maschinelles Lernen ist eine Schlüsseltechnologie, die auch im Bereich der zerstörungsfreien Prüfung und des Impact-Echos sowie speziell im Bereich des Ultraschalls ein enormes Potenzial eröffnet. Das echolyst A.I.-Modul macht diese Technologie für Prüfende im Bereich der zerstörungsfreien Werkstoffprüfung leicht zugänglich. Das Modul implementiert künstliche Intelligenz auf eine Weise, die den Prozess nicht nur hocheffektiv, sondern auch sehr transparent und verständlich macht. Es richtet sich an praktisch veranlagten Menschen, die keine Erfahrung mit maschinellem Lernen haben, ist aber auch ein sehr praktisches Werkzeug für erfahrene Anwendungsingenieure für maschinelles Lernen.

Kontakt

Dr. Daniel Algernon

Leiter ZfP-Labor

Telefon: +41 44 877 62 59

E-Mail: daniel.algernon@svti.ch

Das Modul wählt die Echolot-Datensätze aus und bietet eine Vielzahl von Vorverarbeitungsmöglichkeiten, die auf Impact-Echo und Ultraschalldaten ausgerichtet sind. Die Vorverarbeitung umfasst die Signalverarbeitung sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich, die Berechnung von Zeit-Frequenz-Spektrogrammen mit der Continuous Wavelet- und Short-Time Fourier-Transformationsform, Filterung usw. Die Datensatzverwaltung umfasst die Beschriftung der Datensätze und deren Aufteilung in ausgewogene Trainings- und Testsätze. Sie wird interaktiv gehandhabt und durch grafische Benutzungsoberflächen unterstützt.

Deep Learning-Architekturen können in bedienungsfreundlichen Dialogen definiert und in technischen Diagrammen dargestellt werden. Es werden sowohl Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP) als auch Convolutional Neural Networks (CNN) angeboten. Es können sowohl Klassifikations- als auch Regressionsmodelle trainiert werden. Die daraus resultierenden Lernkurven bilden die Grundlage für die weitere Modellanpassung.

Die Software greift für die Modellerzeugung auf die weit verbreitete Tensor-Flow-Bibliothek zurück, wodurch konsistente Ergebnisse und Kompatibilität mit Python-Codierung gewährleistet sind.