Die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) fördert die neue Forschungsgruppe „Deep Learning auf dünn besetzten chemischen Prozessdaten“ für vier Jahre mit rund 3,5 Millionen Euro. Koordiniert wird sie an der Technischen Universität Kaiserslautern (TUK). Die Gruppe arbeitet daran, Verfahren des Deep Learning, eines Teilgebiets der Künstlichen Intelligenz, für die chemische Industrie nutzbar zu machen. Das ist bislang nicht möglich, insbesondere aufgrund der spärlichen Datenlage. Das interdisziplinäre Team aus Informatik und Verfahrenstechnik entwickelt dazu neue Methoden. Diese sollen dabei helfen, Fehler in chemischen Prozessen frühzeitig aufzuspüren, um Unfälle und Abschaltungen abzuwenden.