Unser Labor kombiniert automatisierte Mikroskopie mit KI-gestützter Materialanalyse und liefert schnelle, genaue und quantitative Erkenntnisse aus Mikrostrukturen. Wir trainieren leistungsstarke Maschinen- und Deep-Learning-Modelle für die Fehlererkennung, Strukturklassifizierung, Eigenschaftskorrelationen und Mikrostrukturquantifizierung unter Verwendung von Frameworks wie TensorFlow, Keras, PyTorch, OpenCV und scikit-learn. Machbarkeitsstudien werden sowohl an bestehenden Datensätzen als auch an neu erworbenen Proben durchgeführt.

Unsere KI-Pipelines legen Wert auf Reproduzierbarkeit und Compliance durch benutzerdefinierte Modellexporte und standardisierte KI-Systemklassifizierung und -validierung. Wir sorgen für Transparenz durch detaillierte Modell- und Datenkarten, die Architektur und Limitationen dokumentieren, während die integrierte Datenabweichungsüberwachung die Genauigkeit über einen längeren Zeitraum hinweg gewährleistet, um Zuverlässigkeit, Robustheit und Audit-Bereitschaft sicherzustellen.