Start-KI – KI in der Lasertechnik#
Das Projekt Start-KI erschließt das Potenzial von Künstlicher Intelligenz für die Lasertechnik – und macht es für über 40 Partner aus Industrie und Forschung der LASER.region.AACHEN zugänglich. Seminare, Experten-Workshops, interaktive Demonstratoren und eine gemeinsame Methoden-Plattform bilden zusammen die Wissens- und Entscheidungsbasis für den KI-Einstieg.
Entscheider-Ebene
Seminare für Führungskräfte der Bündnispartner: KI-Potenziale, Best Practices und strategische Orientierung für die Lasertechnik.
Experten-Ebene
Technische Workshop-Serien für KI-Praktiker:innen: von ML-Datensätzen über Prozessoptimierung bis zu Annotationsqualität.
KI direkt erleben · Sofort nutzbar
Interaktive Desktop-Anwendungen, die KI-Methoden in der Lasertechnik greifbar machen – ohne Programmierkenntnisse.
Gemeinsame Plattform · Für alle Partner
Kuratierte KI-Methoden und Softwarebibliotheken mit laserspezifischen Erweiterungen – direkt anwendbar für typische Problemstellungen.
Aktuelles#
16., 17., 22., 23. September 2026 · 09–12 Uhr
Der neue Workshop-Block „Vom Datensatz zum Machine Learning Modell” führt von der explorativen Datenanalyse über PyTorch-Modelle bis zum Hyperparameter-Tuning.
Anmeldung: s.fhg.de/lra-start-ki-WS2
Helfen Sie uns, die Inhalte von Start-KI gezielt auf Ihren Bedarf auszurichten: Welche KI-Themen sind für Ihr Unternehmen relevant? Welche Herausforderungen begegnen Ihnen bei der KI-Einführung?
Zur ausführlichen Umfrage: s.fhg.de/lra-start-ki-umfrage
Aktuell verfügbare Inhalte#
4 Workshops · Datenqualität für ML
Ein vollständig dokumentierter Workshop-Block zu Experiment Design, Datenrollen, Datenmodellen und Annotationsqualität. Mit Folien, Templates, Hands-on-Materialien und Übungsaufgaben.
Workshop 1 – Experiment Design & DoE
Workshop 2 – Stakeholder & Data Contracts
Workshop 3 – Datenmodelle & Speicherung
Workshop 4 – Annotationen & Label-Qualität
4 Workshops · Deep Learning · PyTorch Lightning · Optuna
Der neue Deep-Learning-Block führt Hands-on in Colab von der explorativen Datenanalyse über ein erstes CNN und Transfer Learning bis zum systematischen Hyperparameter-Tuning – am durchgängigen Röntgen-Schweißnaht-Datensatz RIAWELC. Mit Notebooks, Folien-Grafiken und Übungsaufgaben.
Workshop 1 – Explorative Datenanalyse
Workshop 2 – Machine Learning Frameworks
Workshop 3 – Modellarchitekturen & Transfer Learning
Workshop 4 – Hyperparameter-Optimierung
Bayes’sche Optimierung · Human-in-the-Loop
Der Laser-BO-Demonstrator macht Bayessche Optimierung von Laserparametern erlebbar: die Anwendung schlägt Parametersets vor, der Operator bewertet qualitativ, ein Gauß-Prozess-Modell lernt iterativ.
Verfügbar für Windows und Linux – kein Python erforderlich.
Transfer Learning · Materialerkennung · Raspberry Pi
Ein CNN klassifiziert vier Kunststoffe anhand ihres Laserspeckle-Musters. Entstanden im Makerthon – mit vortrainiertem ResNet50 und Live-Klassifikation auf dem Raspberry Pi.
Über das Projekt#
Start-KI ist ein Fördervorhaben innerhalb des WIR!-Bündnisses LASER.region.AACHEN, das seinerseits Teil des BMFTR-Förderprogramms WIR! – Wandel durch Innovation in der Region ist.
BMFTR-Förderprogramm
Bundesweites Programm zur Stärkung strukturschwacher Regionen durch innovationsbasierten Wandel. Fördert regionale Bündnisse, die Wertschöpfung und Beschäftigung langfristig sichern.
WIR!-Bündnis · 40+ Partner
Regionales Bündnis aus KMU der Lasertechnik, Forschungseinrichtungen (RWTH Aachen, FH Aachen, Fraunhofer ILT) sowie Struktur-, Innovations- und Sozialpartnern. Ziel: die Region Aachen zum global sichtbaren Vorreiter für laserbasierte Produktionstechnik zu machen.
Subprojekt der LASER.region.AACHEN
Aufbau einer gemeinsamen Wissens- und Entscheidungsbasis zu KI in der Lasertechnik. Durchgeführt von RWTH Aachen (LLT und TOS) – mit Seminaren, Experten-Workshops, Demonstratoren und einer gemeinsamen Methoden- und Softwareplattform.
