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M.Sc.

Benjamin Maschler

Akademischer Mitarbeiter
Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme

Kontakt

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Zeitschriften und Konferenzen:
  1. 2020

    1. B. Maschler, D. White, and M. Weyrich, “Anwendungsfälle und Methoden der künstlichen Intelligenz in der anwendungsorientierten Forschung im Kontext von Industrie 4.0,” in ten Hompel M., Vogel-Heuser B., Bauernhansl T. (Eds.) Handbuch Industrie 4.0. Springer Reference Technik. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg, p. 1-15, 2020.
    2. B. Maschler, H. Vietz, N. Jazdi, and M. Weyrich, “Continual Learning of Fault Prediction for Turbofan Engines using Deep Learning with Elastic Weight Consolidation,” in 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 8-11 Sept. 2020, Vienna, Austria, 2020, pp. 959–966.
    3. B. Maschler, S. Ganssloser, A. Hablizel, and M. Weyrich, “Deep learning based soft sensors for industrial machinery,” in 14th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, Juli 2020, Gulf of Naples, Italy, 2020.
    4. B. Maschler and M. Weyrich, “Deep Transfer Learning at Runtime for Image Recognition in Industrial Automation Systems,” in 16th Technical Conference EKA – Design of Complex Automation Systems, Mai 2020, Magdeburg, 2020.
    5. B. Maschler, S. Kamm, N. Jazdi, and M. Weyrich, “Distributed Cooperative Deep Transfer Learning for Industrial Image Recognition,” in 53rd CIRP Conference on Manufacturing Systems, 1-3 July 2020, Chicago, 2020.
    6. N. Jazdi, B. Ashtari Talkhestani, B. Maschler, and M. Weyrich, “Realization of an Intelligent Digital Twin based on a Framework,” in 8th CIRP Conference of Assembly Technology and Systems, September 2020, Athens, Greece, 2020.
  2. 2019

    1. M. Klein, B. Maschler, A. Zeller, B. Ashtari Talkhestani, N. Jazdi, R. Rosen, and M. Weyrich, “Architektur und Technologiekomponenten eines digitalen Zwillings,” in 20. Leitkonferenz der Mess- und Automatisierungstechnik Automation 2019, 02.-03.Juli 2019, Baden-Baden, 2019.
    2. B. Maschler, N. Jazdi, and M. Weyrich, “Maschinelles Lernen für intelligente Automatisierungssysteme mit dezentraler Datenhaltung am Anwendungsfall Predictive Maintenance,” in 20. Leitkonferenz der Mess- und Automatisierungstechnik Automation 2019, 02.-03.Juli 2019, Baden-Baden, 2019.
  3. 2018

    1. M. Weyrich, A. Zeller, B. Maschler, T. Jung, and others, VDI-Statusreport Testen vernetzter Systeme für Industrie 4.0. VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik, 2018.

Forschungsschwerpunkt: Entwicklung von Methoden dezentralen, maschinellen Lernens unter Vermeidung des Austausches von Rohdaten für Anwendungen in der Automatisierungstechnik.

Beschreibung: Maschinelles Lernen birgt in vielen Fällen die Gefahr eines Verlusts vertraulicher Daten. Der Einsatz von Continual-Learning-Ansätzen als Alternative zu Cloud-basierten Verfahren ermöglicht die Beibehaltung der Kontrolle über eigene Daten.

Am IAS werden Methoden entwickelt, die mithilfe von Continual Learning und angepassten Kommunikationskonzepten sowohl den Schutz von Daten als auch die Nutzung von KI-Methoden in der Automatisierungstechnik ermöglichen.

Forschungsportal: ResearchGate Benjamin Maschler

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