Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM
Wie Künstliche Intelligenz Materialalterung sichtbar und vorhersagbar macht
Korrosion stellt moderne Industrien vor große Herausforderungen. Ob in der Luft- und Raumfahrt, im Schiffbau, in der Automobilindustrie oder in der Offshore-Windenergie – materialbedingte Alterungsprozesse verursachen hohe Kosten, Sicherheitsrisiken und aufwendige Prüfverfahren.
Genau hier setzt das Projekt INKA an: Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz sollen Korrosionsprozesse nicht nur automatisiert erkannt, sondern perspektivisch auch vorhergesagt werden.
Ausgangssituation: Zwischen Erfahrung und Unsicherheit
Die Bewertung von Korrosion basiert heute noch häufig auf visuellen Inspektionen durch Experten. Trotz moderner Bildgebung bleibt dieser Prozess zeitintensiv, subjektiv und schwer skalierbar.
Zwar existieren erste Ansätze automatisierter Bildverarbeitung, doch eine belastbare, KI-gestützte Prognose des Korrosionsfortschritts fehlt bislang.
Projektansatz: Von der Analyse zur Vorhersage
INKA verfolgt einen datengetriebenen Ansatz, der klassische Materialprüfung mit modernen KI-Methoden verbindet. Ziel ist es, Korrosionsphänomene systematisch zu erfassen, zu klassifizieren und daraus Prognosen für zukünftige Entwicklungen abzuleiten.
Im Zentrum stehen dabei:
- KI-basierte Bildklassifikation
- Vision-Language-Modelle (Vision LLMs) zur Interpretation komplexer Bilddaten
- Digitale Auswertung großer Prüfdatenmengen
Projektziele im Überblick
Das Projekt adressiert zentrale Herausforderungen der digitalen Materialforschung:
- Entwicklung KI‑basierter Verfahren zur automatischen Bildklassifikation von Korrosionsphänomenen
- Aufbau eines Vision‑LLM‑gestützten Systems zur Vorhersage des Korrosionsfortschritts
- Deutliche Beschleunigung der Materialentwicklung durch effizientere Auswertung von Prüfungen
- Demonstration eines Prototyp‑Systems bei einem industriellen Pilotanwender
- Stärkung der digitalen Kompetenzen im Bereich KI und Bildverarbeitung am Standort Bremen
Das Fraunhofer IFAM im Projekt
Das Fraunhofer IFAM übernimmt im Projekt eine zentrale Rolle als Forschungspartner. Das Institut bringt seine langjährige Expertise in der Korrosionsprüfung, Beschichtungstechnologie sowie angewandten Materialforschung ein.
Zu den Kernaufgaben zählen unter anderem:
- Bereitstellung und Aufbereitung von Korrosionsprüfdaten
- Fachliche Bewertung und Annotation von Bilddaten
- Validierung der KI‑Modelle anhand realer Prüfverfahren
- Unterstützung bei der Demonstration der entwickelten Software beim Pilotkunden
Erwartete Ergebnisse
Im Verlauf des Projekts sollen wesentliche Bausteine für eine neue Generation der Materialanalyse entstehen:
- Annotierte Bilddatensätze aus unterschiedlichen Korrosionsprüfungen
- Trainierte KI‑Modelle zur Klassifikation und Prognose von Korrosionsprozessen
- Ein funktionales Web‑basiertes Prototyp‑System inklusive API‑Schnittstelle
- Erfolgreiche Demonstration der Lösung bei einem industriellen Pilotanwender
- Dokumentierte Übertragbarkeit auf weitere Prüfverfahren und Branchen
Langfristig kann dies nicht nur Entwicklungsprozesse beschleunigen, sondern auch die Sicherheit und Nachhaltigkeit technischer Systeme erheblich verbessern.
