Syntegon Technology GmbH – Anlagenbau, Pharmaindustrie
Im Pilotprojekt FlowRom plant Syntegon die Entwicklung einer KI-basierten Methode, um Strömungssimulationen im Pharmaanlagenbau deutlich zu beschleunigen. Mithilfe neuronaler Netze möchte das Unternehmen sogenannte Reduced Order Models (ROMs) erstellen, die die bisherigen CFD-Berechnungen (Computational Fluid Dynamics) um das bis zu 1.000-fache beschleunigen. Ziel ist eine ressourcenschonende, geometrieunabhängige Simulationslösung, um die Projektierung und Auslegung pharmazeutischer Anlagen effizienter und flexibler zu machen.
Falquez, Pantle und Pritz GbR (FPPG) – HPC-Forschung, Ingenieurwissenschaften
Das Projekt HPC4nuberisim2AI hat zum Ziel, ein bestehendes KI-Modell zur Beschleunigung von CFD- und Aeroakustik-Simulationen für den Einsatz auf HPC-Clustern zu optimieren. Geplant ist die Parallelisierung von Graph Neural Networks (GNNs), um komplexe Zeitreihen realitätsnah fortzuschreiben. Dadurch könnten rechenintensive Simulationen, beispielsweise zur Lärmentwicklung von Strömungsmaschinen, stark verkürzt werden. Der Pilotversuch soll zeigen, wie sich die Methode auf andere Anwendungsfälle übertragen lässt.
RescHKI hatte die Pilotprojekte im Frühjahr ausgeschrieben, um mit ihrer Hilfe Unternehmen zu zeigen, dass und wie Ressourcen-Intelligenz in der Praxis funktioniert und schnell zu Einsparungen im Ressourcenverbrauch führt. Die Bewertung der Anträge erfolgte durch das Ministerium – in Zusammenarbeit mit der Sicos BW, die RescHKI koordiniert und begleitet.
Wie gut die eigene Ausgangslage für eine Zusammenarbeit mit RescHKI ist, können Unternehmen mit einem Self-Assessment auf der Projektseite von Sicos BW selbst prüfen: reschki.de
