Wissenschaftliche Publikation / 2025
Gewinnung von Daten zur Materialermüdung aus wissenschaftlichen Publikationen mithilfe von KI – Kombination von Sprachmodellen und formalisiertem Fachwissen

Die begrenzte Verfügbarkeit und die hohen Kosten von Ermüdungsdaten erschweren die Auslegung von Bauteilen ein und schränken Unternehmen bei sicherheitskritischen Anwendungen bei der Werkstoffauswahl ein. Wissenschaftler des Fraunhofer IWM haben gemeinsam mit Kollegen der University of California, Santa Barbara, Strategien entwickelt, um die Extraktion strukturierter Informationen aus unstrukturierter wissenschaftlicher Literatur – dem bislang größten Korpus an Ermüdungsdaten – deutlich zu verbessern. Sie haben ihre Ergebnisse auf der Plattform ChemRxiv veröffentlicht.
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