Generative Methoden sind ein aktuell sehr präsenter Bereich der künstlichen Intelligenz. Spätestens seit der Veröffentlichung von Sprachmodellen wie GPT-3 und ChatGPT sowie darauf basierenden Text-to-Image Modellen wie DALL-E 2, Midjourney oder Stable Diffusion ist dieses Thema auch in der Öffentlichkeit angekommen.
Der Vortrag erkundet das Potential welches sich durch die Kombination von generativem, evolutionären Design und KI Modellen für die Entwicklung von technischen Komponenten und den Maschinenbau ergeben kann. Erste Forschungsergebnisse werden gezeigt und anhand dieser Ergebnisse werden auch Herausforderungen diskutiert.
Am Ende ergibt sich für die Zuhörer ein klareres Bild zu der Frage ob künstliche Intelligenz Maschinen bauen kann.
Jan Seyler hat in Heidelberg Scientific Computing studiert – ein Studiengang, der Mathematik, Physik und Informatik verbindet. Seine Promotion bearbeitete er bei Daimler und der Universität Erlangen-Nürnberg zum Thema „Formal Analysis of the Timing Behaviour of Ethernet for In-Car Communication“. Seit 2015 arbeitet der stolze Vater eines Sohnes bei Festo. Er begann als embedded Programmierer, baute dann die Semantische Datenplattform für Festo Produkte mit auf. Im Jahr 2018 war er einer der Verantwortlichen des Festo AI Competence Teams und leitet seit 2020 die Abteilung für Regelungstechnik und künstliche Intelligenz in der Festo Forschung und Vorentwicklung. Außerdem ist Jan Dozent für IoT und KI an der DHBW in Stuttgart und der Hochschule in Esslingen.
