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René Glitza auf der Data Science Ruhr 2021

|   Auto-Intern

René Glitza, leitender Ingenieur der Auto-Intern GmbH, ist Teil der “Data Science Ruhr 2021”. Thema seines Vortrages ist “Predictive Maintenance: Training mit sensiblen Daten". Tickets für das Online-Event am 1. und 2. Juli sind noch verfügbar.

Die Data Science Ruhr, organisiert vom Bochumer Institut für Technologie (BO-I-T), behandelt Themen wie Data Mining, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Smart Analytics. Die Vorträge und Workshops richten sich an ein Fachpublikum aus Wirtschaft und Wissenschaft. Auf der Website www.data-science.ruhr sind noch Tickets für die Veranstaltung Anfang Juli erhältlich. 

Über den  Vortrag “Predictive Maintenance: Training mit sensiblen Daten”

Für das Training von Predictive-Maintenance-Algorithmen werden viele, meist nicht für die Außenwelt bestimmte Daten benötigt. Das Übertragen an einen zentralen Server wird dabei zum Sicherheitsrisiko. Dieser Vortrag behandelt eine Lösungs des Problems: René Glitza erklärt, wie er mit eingebetteten Systemen Predictive-Maintenance-Algorithmen unter Datenschutz-Berücksichtigung mit realen Messdaten und kabelloser Kommunikation lokal trainiert.

Predictive Maintenance als Kernelement der Industrie 4.0

Predictive Maintenance ist ein Kernelement der Industrie 4.0. Das intelligente Vorhersagen von Wartungsarbeiten maximiert die Effizienz von Maschinen, weil Stillstandszeiten minimiert und Prozesse optimiert werden. Predictive Maintenance verarbeitet jedoch große Datenmengen, die meist zentral gespeichert und analysiert werden müssen. Dabei werden große Datenspeicher, schnelle Prozessoren und eine schnelle Datenanbindung benötigt. Zudem birgt das Senden der Sensorendaten ein Sicherheitsrisiko.

Eingebettete Prozessoren bewältigen diese vier Herausforderungen: Da sie immer leistungsfähiger und günstiger werden, ermöglichen sie das verteilte maschinelle Lernen (Federated Learning) unter Rücksichtnahme von Zugriffsrechten, Datenschutz und -sicherheit. Dabei wird das Modell an jeder Maschine lokal mit Sensordaten trainiert, wobei Daten zu keinem Zeitpunkt mit anderen Teilnehmern geteilt werden. Übermittelt werden lediglich Parameteraktualisierungen des Algorithmus, um die Prädikation in einem globalen Modell zu optimieren. Diese Daten können kabellos übermittelt werden, weil die DSGVO durch “privacy by design” beachtet und die übermittelte Datenmenge zudem gering gehalten wird.

Jetzt ein Ticket sichern

Weitere Informationen rund um die Data Science Ruhr findet ihr auf der Website der Veranstaltung. Dort gibt es bereits zahlreiche Informationen zu den weiteren Speakern, die Veranstaltung und natürlich gibt es dort noch Tickets für die Veranstaltung.

Über René Glitza

René Glitza ist leitender Ingenieur im Bereich Systems Design bei der Auto-Intern GmbH. Dort leitet er zahlreiche Technologieprojekte, etwa im Bereich Predictive Maintenance. Seit seinem Master in Elektro- und Informationstechnik (Schwerpunkt Eingebettete Systeme) forscht er zusätzlich am Institut für Kommunikationsakustik der Ruhr-Universität Bochum. Sein Fachgebiet ist die Audiosignalverarbeitung mit künstlichen neuronalen Netzen. René Glitza entwickelte dort neuartige Algorithmen zur Clusterbildung in akustischen Sensornetzwerken unter Berücksichtigung der Privatsphäre. Dafür setzt er auf verteiltes neuronales Lernen. Zudem ist er Mitverfasser zahlreicher Publikationen und hält Vorträge, zuletzt auf der emBO++, eine der weltgrößten Symposien für Embedded Systems und C++-Entwicklung. 

Als ehemaliger Sprecher der VDE Hochschulgruppe Bochum organisiert er seit mehr als fünf Jahren nationale und internationale Konferenzen und Veranstaltungen und unterstützt das Netzwerk nachdrücklich.

Über das Bochumer Institut für Technologie (BO-I-T)

Das Bochumer Institut für Technologie wurde gemeinsam von Unternehmen, Hochschulen und der Stadt Bochum gegründet, um wissenschaftliche Erkenntnisse der Region vermehrt für wirtschaftliche Wertschöpfung zu nutzen. In einem interdisziplinären Team werden die passenden Partner zusammengebracht, Forschungs und Entwicklungsprojekte initiiert und konkret umgesetzt. Somit arbeitet das Institut an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Wirtschaft und moderiert zwischen diesen Bereichen. Übergeordnetes Ziel ist dabei, die vielfältigen Potenziale für technologische Entwicklungen der Region Ruhrgebiet zu nutzen und die Innovationsfähigkeit zu steigern.