Physik-informierte KI

Passt der Kurs zu dir?

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   Motivation und Lernbereitschaft
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   Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
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   Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

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   Klassische KI-Modelle lernen Zusammenhänge überwiegend aus vorhandenen Daten. In technischen Anwendungen kann es jedoch sinnvoll sein, zusätzlich bekannte physikalische Zusammenhänge in den Entwicklungsprozess einzubeziehen. Physik-informierte KI (Physics-Informed AI) verbindet datengetriebene Verfahren mit physikalischen Modellen und eröffnet damit neue Möglichkeiten für die Modellierung komplexer technischer Systeme.
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   Die Schulung vermittelt die grundlegenden Konzepte physik-informierter und hybrider KI-Ansätze und zeigt, wann deren Einsatz gegenüber rein datenbasierten Verfahren sinnvoll sein kann. Dabei wird betrachtet, wie physikalisches Wissen in Machine-Learning-Modelle einfließen und insbesondere bei begrenzter Datenverfügbarkeit genutzt werden kann.
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   Ein Schwerpunkt liegt auf Physics-Informed Neural Networks (PINNs) sowie der konzeptionellen Verbindung von Differentialgleichungen und Lernverfahren. Anhand ausgewählter Beispiele aus technischen und industriellen Bereichen wird untersucht, wie solche Modelle beispielsweise bei der Beschreibung und Analyse von Strömungen, thermischen Prozessen, mechanischen Systemen oder elektromagnetischen Vorgängen eingesetzt werden können.
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   Neben den Potenzialen werden auch praktische Grenzen betrachtet. Dazu gehören unter anderem Rechenaufwand, Modellstabilität und die Frage, wie physik-informierte Modelle überprüft und bewertet werden können. Praktische Übungen ermöglichen es, einfache hybride Modellkonzepte zu entwickeln, klassische und physik-informierte Ansätze gegenüberzustellen und einen vereinfachten PINN-Ansatz anhand eines technischen Problems kennenzulernen.
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   Der Kursinhalt lässt sich wie folgt zusammenfassen

   Einführung in Physics-Informed AI (PIA) und hybride Modellansätze
   Motivation: Grenzen rein datengetriebener KI in technischen Systemen
   Kombination von physikalischen Gleichungen und Machine Learning
   Überblick über Physics-Informed Neural Networks (PINNs)
   Einbindung von Differentialgleichungen in Lernprozesse (konzeptionell)
   Modellierung physikalischer Systeme mit KI-Unterstützung
   Datenarme Szenarien und der Nutzen physikalischer Constraints
   Simulation vs. datengetriebene Modellierung
   Anwendungsfälle in: Strömungsmechanik (CFD), Thermodynamik, Strukturmechanik, Elektromagnetische Systeme
   Validierung physik-informierter Modelle
   Fehleranalyse und Interpretierbarkeit hybrider Modelle
   Grenzen und Herausforderungen (Rechenaufwand, Modellstabilität)

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   Praxisanteile

   Entwicklung eines einfachen Physics-Informed Modellkonzepts
   Vergleich klassischer ML-Modelle vs. physik-informierter Ansätze
   Analyse eines technischen Simulationsproblems mit KI-Unterstützung
   Demonstration eines vereinfachten PINN-Ansatzes (tool- oder notebookbasiert)

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

   Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

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   Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

   Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

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   Verantwortung schrittweise aufbauen

   Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen