Evgeny Kharlamov
Smarte Fertigung auf der Basis von KI-Methoden, digitalen Zwillingen und semantischen Technologien
Wenn es darum geht, die Fertigung intelligenter zu machen, kommt der künstlichen Intelligenz (KI) eine Hauptrolle zu. Sie soll dafür sorgen, dass die Fertigung agil, ressourcenschonend und „nah am Leben“ ist.
Es ist meine persönliche Leidenschaft, die Fertigung mit KI, digitalen Zwillingen und semantischen Technologien smarter zu machen.
Ich arbeite seit 2018 bei Bosch. Ziel meiner Arbeit ist die Entwicklung von KI-Methoden, die – durch Symbollogik und Machine Learning – Fertigungswissen in Form semantischer Konzeptmodelle, digitaler Zwillinge und Wissensgraphen mit Produktionsdaten verknüpfen. Mit solchen Methoden können wir die industrielle Datenanalytik bzw. -analysen ausbauen und demokratisieren. Außerdem können wir industrielle KI-Lösungen entwickeln, beispielsweise für Machine Learning-Pipelines, um diskrete Fertigungsprozesse zu überwachen. Ich strebe Lösungen an, die auf belastbaren Theorien gründen und großes Potenzial für die Industrie 4.0 aufweisen. Ich bin aktives Mitglied mehrerer Wissenschafts- und Ingenieurgemeinschaften, habe 130 wissenschaftliche Beiträge publiziert, wurde zweimal für die beste Arbeit und einmal für die beste Demonstration bei führenden Veranstaltungen ausgezeichnet und partizipiere in öffentlich finanzierten Projekten mehrerer EU-Partner. Derzeit betreue ich bei Bosch drei Projekte wie dieses.
Lebenslauf
- Senior Expert im Bereich KI-Methoden für digitale Zwillinge und Wissensgraphen. Bosch Center for Artificial Intelligence, Renningen.
- Research Scientist. Bosch Center for Artificial Intelligence, Renningen.
- Außerordentliche Professur, Fakultät Informatik, Universität Oslo (Norwegen).
- Senior Research Fellow, Universität Oxford (GB).
- Forschungsaufenthalte bei Telecom Paris (Frankreich), Inria Saclay (Frankreich), Universität Oxford (GB), Universität Edinburgh (GB).
- PhD in Informatik, Freie Universität Bozen (Italien).
- MSc in Berechnungslogik, Doppelabschluss an TU Dresden (Deutschland) und Freier Universität Bozen (Italien).
- BSc in Mechanik und Mathematik, Staatliche Universität Nowosibirsk (Russland).
Ausgewählte Publikationen
Xu Zou, Qinkai Zheng, Yuxiao Dong, Xinyu Guan, Evgeny Kharlamov, Jialiang Lu, Jie Tang
- KDD 2021: 2461-2471
Jialin Zhao, Yuxiao Dong, Ming Ding, Evgeny Kharlamov, Jie Tang
- NeurIPS 2021
Wenzheng Feng, Jie Zhang, Yuxiao Dong, Yu Han, Huanbo Luan, Qian Xu, Qiang Yang, Evgeny Kharlamov, Jie Tang
- NeurIPS 2020
Baifan Zhou, Yulia Svetashova, Andre Gusmao, Ahmet Soylu, Gong Cheng, Ralf Mikut, Arild Waaler, Evgeny Kharlamov
- J. Web Semant. Volume 71, November 2021
Interview mit Evgeny Kharlamov
Senior Expert im Bereich KI-Methoden für digitale Zwillinge und Wissensgraphen
Erzählen Sie doch mal: was fasziniert Sie an der Forschung?
Bestehende Probleme zu lösen, um die Welt lebenswerter zu machen.
Was macht die Forschung bei Bosch besonders?
Bosch fokussiert sich in seinen Zielsetzungen auf KI: Bis 2025 sollen alle Bosch-Produkte entweder KI beinhalten oder mithilfe von KI entwickelt bzw. gefertigt sein. Dies, verbunden mit dem Umstand, dass Bosch über 200 Fabriken weltweit betreibt, eröffnet uns eine einzigartige Chance. Die Bosch-Forscher sind von einer intelligenten und KI-gestützten Fertigung zutiefst überzeugt. Unsere Chance liegt darin, KI-basierte Produktionslösungen zu entwickeln, zu implementieren und zu evaluieren – und letztendlich einen echten Beitrag zur Fertigung im Allgemeinen zu leisten. Darüber hinaus besitzt Bosch eine einzigartige Infrastruktur, die den Forschern alles bietet, was sie für ihre Arbeit brauchen. Hervorzuheben ist auch Boschs Rolle als weltweiter Anbieter von Produktionslösungen, d. h. unser Beitrag entfaltet mit Bosch-Produkten globale Wirkung.
Woran forschen Sie bei Bosch?
Der Schwerpunkt meiner Forschungsarbeit liegt auf der KI-basierten Automatisierung und Optimierung von Produktionsprozessen. Die KI-Methoden, die ich entwickle, verbinden Symboldarstellung und -logik mit maschinellem Lernen. Dabei kann ich einerseits Produktionswissen in Form semantischer Modellkonzepte, digitaler Zwillinge und Wissensgraphen und andererseits Produktionsdaten berücksichtigen. Meine gegenwärtigen Forschungsthemen reichen von den fundamentalen Aspekten von Graph Neural Networks über die Standardisierung von semantischen digitalen Zwillingen und endbenutzerorientierte Tools bis hin zur Sondierung industrieller Datenumfänge und zur Entwicklung von ML-Lösungen auf der Grundlage dieser Daten.
Was sind die größten wissenschaftlichen Herausforderungen in Ihrem Forschungsfeld?
Die zentrale wissenschaftliche Herausforderung ist die tiefreichende Integration von symbolisch dargestelltem Domänenwissen, gewonnen durch logische Erwägung, mit maschinellem Lernen, das auf neuronalen Netzwerken fußt. Diese Integration wird zu KI-Lösungen führen, die erklärbar, vertrauenswürdig und für die Industrie von großer Bedeutung sein werden.
Wie werden Ihre Forschungsergebnisse zu "Technik fürs Leben"?
Für Bosch sind Industrie 4.0 und Smart Manufacturing Kernstücke einer lebensnahen Technologie, denn sie zielen auf die kontinuierliche Reduzierung von Fehlern, Ressourcenverbrauch und CO2-Emissionen in der Produktion ab.
Ihr Kontakt zu mir
Evgeny Kharlamov
Senior Expert im Bereich KI-Methoden für digitale Zwillinge und Wissensgraphen