Interpretierbare und Interaktive Transfer Learning Algorithmen für Prozess Analytische Technologien

01.05.2021 - 30.04.2024
Auftragsforschungsprojekt

INTRAL verfolgt das Ziel, die erforderlichen Ressourcen für die Entwicklung, Instandhaltung und Adaptierung daten-getriebener und hybrider (Prozess-) Modelle durch Entwicklung und Einsatz neuartiger Transfer Learning (TL) Ansätze zu minimieren. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf der Entwicklung interpretierbarer TL Methoden, welche die Einbettung von Experten Wissen (Interaktivität) erlaubt. Dies soll zum einen den Einsatz von TL Ansätzen in stark regulierten Bereichen wie der (bio-) pharmazeutischen Industrie ermöglichen und zum anderen die Stabilität und Verlässlichkeit von TL Modellen im Allgemeinen erhöhen. Das Ergebnis des Projekts wird ein Software-Framework sein, das Algorithmen, Workflows und Schnittstellen für die Erstellung, Interpretation und Validierung von TL Modellen für Anwendungen im Bereich der Prozess Analytischen Technologien (PAT) bündelt.

Personen

Projektleiter_in

Subprojektleiter_in

Institut

Förderungsmittel

  • FFG - Österr. Forschungsförderungs- gesellschaft mbH (National) Programm Produktion der Zukunft Bereich Thematisches Programm Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG) Fördergeber Typ Forschungsförderungsinstitutionen

Forschungsschwerpunkte

  • Computational Science and Engineering

Externe Partner_innen

  • Sandoz GmbH
  • Baxalta Innovations GmbH
  • Software Competence Center Hagenberg GmbH. (SCCH)