Das IGF-Projekt „KI-Sensor” wurde erfolgreich abgeschlossen. Ziel des Forschungsprojekts war es, das Potenzial Künstlicher Intelligenz zur Vorhersage elektrischer Eigenschaften von leitfähigen Garnen und gestickten Drucksensoren zu untersuchen.
In enger Zusammenarbeit des Zentrums Management Research der DITF und des Technologiezentrums E-Textiles & Akustik konnte gezeigt werden, dass KI-Modelle die elektrischen Eigenschaften leitfähiger Garne und textiler Sensoren mit ausreichend hoher Genauigkeit prognostizieren können, um Entwicklungsprozesse wirkungsvoll u unterstützen. Dadurch können signifikant Kosten aber auch Zeit im Entwicklungsprozess eingespart werden.
Im Projektverlauf wurde deutlich, dass für die Auslegung nicht nur das statische Widerstandsverhalten relevant ist. Ebenso entscheidend sind die Veränderungen des elektrischen Widerstands entlang der Kraft-Dehnungs-Kurve, da das funktionale Verhalten sich unter Belastung maßgeblich verändert.
Ein zentrales Ergebnis betrifft die Bedeutung qualitativ hochwertiger und standardisierter Daten für den erfolgreichen Einsatz von KI. Die Projektpartner stellten fest, dass die Entwicklung belastbarer KI-Modelle durch fehlende beziehungsweise nicht angewendete Normen derzeit noch erschwert wird. So werden beispielsweise die Widerstandsangaben in Datenblättern von leitfähigen Garnen in unterschiedlichen Formen wie 5 Ω ± 2 Ω oder < 100 Ω angegeben, während Kraft--DehnungsMessungen häufig unter unterschiedlichen Rahmenbedingungen (z. B. Einspannlänge, Prüfgeschwindigkeit oder Vorspanngewicht) durchgeführt werden.
Um die gewonnenen Erkenntnisse langfristig zu nutzen und den industriellen Einsatz von KI in der Produktentwicklung weiter voranzubringen, sind Harmonisierungs- und Standardisierungsmaßnahmen bei Messverfahren und Datendokumentation von zentraler Bedeutung.