Das von der Europäischen Union geförderte Projekt AI-Twilight strebt an, moderne Technologien und Forschungserkenntnisse aus den Hochschulen zur Lichtindustrie zu transferieren. Es kombiniert physikalische Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz, um Lebensdauerberechnung, Produktentwicklung und Wartung von LED-Systemen zu verbessern. Ziel ist die Erstellung digitaler Zwillinge von Beleuchtungssystemen, die in ausgewählten Anwendungsbereichen getestet werden sollen, etwa in der Automobil-, Gartenbau-, Gebäude- und Straßenbeleuchtung.

Ein digitaler Zwilling ist das virtuelle Modell eines Prozesses oder Produktes. Durch Daten, Sensoren und Algorithmen kommunizieren das reale und digitale Pendant miteinander. Aus dem Datenabgleich lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Die für das Forschungsprojekt geplanten Twins sollen während ihrer eigenen Lebenszeit Daten aufzeichnen und damit eine vorausschauende Wartung und Produktanpassungen für nachfolgende Generationen von Beleuchtungssystemen ermöglichen.

LED meets AI
Zurzeit sind LED-Lebensdauertests zeit- und kostenintensiv. Die Forschenden der Lichttechnik des Fachgebiets für adaptive lichttechnische Systeme und visuelle Verarbeitung an der Technischen Universität Darmstadt wollen deshalb zunächst Verfahren zur Beschleunigung standardisierter Lebensdauertests entwickeln, erproben und um zusätzliche Einflussparameter wie Strom, Temperatur oder Feuchtigkeit erweitern. Für eine verbesserte Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Lebenszeitvorhersagen werden zeitgleich am Fachgebiet für Computersimulation elektromagnetischer Felder (CEM) physikalische Modelle mit Methoden des Machine Learnings kombiniert.

Das Projekt
Die EU will der europäischen Beleuchtungsindustrie mit dem AI-Twilight-Projekt einen Wettbewerbsvorteil durch eine enge Kooperation von Forschungseinrichtungen mit Unternehmen zu verschaffen. Dazu wurde ein Konsortium mit 24 Organisationen aus acht EU-Ländern gegründet. Das Projekt wird von der EU und den nationalen Förderorganisationen mit einer Gesamtsumme von mehr als 18 Millionen Euro unterstützt.