Was gab den Ausschlag für die Entwicklung eines KI-basierten Anwendungsfalls?
Die Displaytechnologie ist von großer Bedeutung für die Zukunft elektronischer Geräte, einschließlich der kommenden tragbaren medizinischen Diagnosegeräte. Da Nanotechnologie und Miniaturisierung die Hauptantriebskräfte bei der Entwicklung intelligenter Materialien sind, ist das Verständnis der mikroskopischen Details von Oberflächen und dünnen Schichten, die in diesen Geräten verwendet werden, von größter Bedeutung.

Welche Erwartungen bzw. Anforderungen hatten Sie an die KI-Anwendung?
Im Fokus des Projekts steht die automatische Deep-Learning-Analyse mikroskopischer Bilder und die automatische Optimierung von Produktionsparametern, die bei der Herstellung einer Vielzahl intelligenter Nanomaterialien (OLED, Batterien, Solarzellen, Superkondensatoren etc.).

Auf welchen Partner waren Sie mit welcher Technologie bei der Entwicklung angewiesen?
Zusammen mit einer Reihe von industriellen (Schwerpunkt Ostasien) und akademischen Partnern hat HS Analysis einen KI-Softwareansatz entwickelt, um die Oberflächen von Dünnschichten zu analysieren, die in Quantenpunkt-Leuchtdioden (QLEDs usw.) verwendet werden. Die Industriepartner steuerten den Großteil der gemessenen experimentellen Daten bei, während die akademischen Partner Einblicke in die Struktur-Eigenschafts-Beziehungen der Anzeigegeräte lieferten.

Mit dem Einsatz von KI-Lösungen muss auch ein Wandel der Kompetenzen einhergehen. Wie sind Sie mit dieser Herausforderung in Bezug auf ihre Mitarbeitenden umgegangen?
HS Analysis ist ein Unternehmen für KI-Software. Der in diesem Projekt erforderliche Kompetenzwechsel lag auf der Seite der Materialwissenschaften. Wir haben jedoch eine Reihe von Materialwissenschaftlern in unserem Team. Daher verlief die Softwareentwicklung relativ problemlos.

In welchem Zeitraum haben sie die KI-Lösung in Ihrem Unternehmen implementiert?
Die KI-Lösung wurde innerhalb von drei Monaten implementiert.

Ein Fazit zu Ihrer KI-Lösung:
Die langjährige Erfahrung der HS Analysis GmbH und ihr breites Know-how bei der Integration von IT-Technologien in andere Industriebereiche machen ein solches Projekt einfacher zu handhaben, halten die Kosten niedrig und unterstützen unsere Partner bei beschleunigten Produktzyklen und letztendlich verbesserten Materialien für die neuesten Generation von Anzeigegeräten.
Die HS Analysis Experts unterstützen die Materialwissenschaftler mit ihrer selbst entwickelten Software HSA KIT, die über ein umfassendes Werkzeugangebot für eine erfolgreiche Dünnschicht-Oberflächenanalyse verfügt. Eine der wichtigsten Eigenschaften von HSA KIT ist die Tatsache, dass keine Programmierkenntnisse erforderlich sind - das Tool ist sehr intuitiv und einfach zu bedienen. Der Fokus auf Benutzerfreundlichkeit spiegelt den Fokus von HSA auf die Expansion in Industriebereiche wider, die nicht unbedingt KI-freundlich sind.

Einen abschließenden Rat/Tipp an andere Unternehmer, die KI anwenden wollen:
Für einen erfolgreichen Einsatz der KI empfiehlt HS Analysis, einen ausreichend großen Datensatz bestehend aus unterschiedlichen Daten (Bildern oder Videos) zu beschaffen.
Allerdings ist der Zugang zu qualitativ hochwertigen experimentellen Daten in der Regel ganz am Anfang von Projekten wie diesem sehr begrenzt. Unter solchen Bedingungen zeigen datenbasierte Modelle ihr volles Potenzial, insbesondere im Vergleich zu physikbasierten Modellen. Mit der stetigen Zunahme der von den Partnern bereitgestellten Daten ist jedoch die Leistung der KI umso besser und kann im Wesentlichen in Echtzeit bemerkenswert genaue Ergebnisse liefern.