4. Aalener Materialmikroskopietag (A² MMT IV) am 14. Juli 2022
Digitalisierung in der Mikroskopie - Anwendungsbeispiele zu Materialien für Elektromobilität, Energie und Mikroelektronik
4. Aalener Materialmikroskopietag (A² MMT IV)
Programm
| from 9.30 h | Arrival and registration |
| 10.30 h | Introduction and opening |
| 10.45 h | Multimodal 3D characterisation of carbon-based perovskite solar cells |
| 11.15 h | Machine Learning in material science and in microscopy |
| 11.45 h | Coffee break |
| 12.15 h | Application of machine learning algorithms for defect analysis in semiconductors by using high-resolved scanning acoustic microscopy |
| 12.45 h | ML framework for characterisation of sintered permanent magnets: From classification to property prediction |
| 13.15 h | Lunch break |
| 14.15 h | AI based image analysis on microelectronics – use cases out of research project FA 4.0 |
| 14.45 h | Microscopic and artificial intelligence assisted defect analysis on materials and components |
| 15.15 h | Coffee break |
| 15.30 h | Use cases of deep learning based image restoration methods in microscopy |
| 16.00 h | Breaking barriers in speed and resolution using ZEISS “Every Day” AI and Deep Learning for 3D tomographic image reconstruction |
| 16.30 h | Lab tour and end of Materials Microscopy Day Aalen |
Der Unkostenbeitrag (inklusive Verpflegung) beträgt EUR 110,00 zzgl. MwSt., für Studierende ist die Veranstaltung kostenfrei.
Eine Abmeldung bis spätestens 8. Juli 2022 ist kostenfrei, bei einer späteren Absage wird der volle Betrag in Rechnung gestellt.
Eine Anmeldebestätigung mit detaillierten Informationen zur Veranstaltung erhalten Sie in Kürze per E-Mail.
Ansprechpartner:
Dr. Timo Bernthaler
Institut für Materialforschung Aalen (IMFAA)
Beethovenstraße 1
73430 Aalen
Telefon: 07361 576-2278
E-Mail: timo.bernthaler@hs-aalen.de
Christiane Görtz
Institut für Materialforschung Aalen (IMFAA)
Beethovenstraße 1
73430 Aalen
Telefon: 07361 576-2184
E-Mail: christiane.goertz@hs-aalen.de
Erwartungsvolle Teilnehmer werden von Prof. Dr. Gerhard Schneider begrüßt
Dr. Markus Weber, Carl Zeiss Microscopy, Oberkochen
Prof. Dr. Frank Mücklich, Institut für Funktionswerkstoffe an der Universität des Saarlandes
Die Gäste folgen interessiert den kurzweiligen Vortägen
Dr. Iris Hahn, Siemens AG
Dr. Claus Burkhardt, Naturwissenschaftliches und Medizinisches Institut Reutlingen
Andreas Kopp, Institut für Materialforschung
Tvrtko Grubesa & David Schuller, Institut für Materialforschung
Immersive Microscopy - virtueller Flug durch ein 3D-Druckbauteil
Vorführungen für die Gäste
Blaue Stunde: Viele Teilnehmer nutzten die Möglichkeit einer Führung durch das Labor für Elektronenmikroskopie.
Neuartige hochauflösende Einblicke mit einem Röntgenmikroskop in ein additiv gefertigtes Zahnrad mit innenliegenden Kühlkanälen
Führung durch das iXRD & CT-Labor
Die Pausen wurden zum Austausch und Kennenlernen genutzt
Rund 160 Teilnehmende aus Industrie und Wissenschaft besuchten den dritten Aalener Materialmikroskopietag in der Aula.
Come together in der Aula der Hochschule Aalen.
Die Gäste wurden freudig empfangen.
Auch auf das Wiedersehen mit "alten Bekannten" freuten sich die Teilnehmenden.
Prof. Dr. Gerhard Schneider, Rektor und Mitglied der IMFAA-Institutsleitung, eröffnete den dritten Aalener Materialmikroskopietag.
Prof. Dr. Michael Totzek von der Carl Zeiss AG referiert über den Einsatz von Machine Learning bei ZEISS.
Prof. Dr. Ricardo Büttner, Hochschule Aalen über den Einsatz und die Perspektiven von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.
Beim 3. Aalener Materialmikroskopietag kamen Wissenschaftler und viele industrielle Teilnehmende zusammen, um sich über Machine Learning und Künstliche Intelligenz in der Materialmikroskopie auszutauschen.
Rund 160 Teilnehmende aus Industrie und Wissenschaft besuchten den dritten Aalener Materialmikroskopietag in der Aula der Hochschule Aalen.
Angeregte Diskussionen in den Pausen.
Die Pausen wurden auch genutzt, um spezifische Themen mit den Referenten zu diskutieren.
Gute Stimmung beim 3. Aalener Materialmikroskopietag.
Daniel Sauter, Doktorand der Machine Learning Group, stellt Ansätze zur Erkennung von Fehlern in Röntgenbildern von Turbinenschaufeln mittels KI dar.
Andreas Jansche (links), Doktorand am IMFAA, in der Diskussion nach seinem Vortrag.
Amit Choudhary, Doktorand am IMFAA, präsentierte weite Anwendungsgebiete von Machine Learning in der Materialmikroskopie.
Olatomiwa Badmos, Doktorand am IMFAA, berichtet über Deep Learning zur Detektion von Auffälligkeiten in Werkstoffgefügen.
Angeregte Diskussionen in den Pausen.
Gute Stimmung beim 3. Aalener Materialmikroskopietag.
Prof. Dr. Ricardo Büttner, Hochschule Aalen über den Einsatz und die Perspektiven von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.
Rund 160 Teilnehmende aus Industrie und Wissenschaft besuchten den dritten Aalener Materialmikroskopietag in der Aula der Hochschule Aalen.
Eindrücke vom dritten Aalener Materialmikroskopietag.
Eindrücke vom dritten Aalener Materialmikroskopietag.
Prof. Gerhard Schneider und Dr. Timo Bernthaler freuen sich über die erfolgreiche Veranstaltung.