Das Spin-off Renumics GmbH nutzt maschinelle Lernverfahren, um Computer Aided Engineering effizienter zu gestalten und Berechnungsingenieure zu entlasten.
Crashtests sind eine kostspielige Angelegenheit. In frühen Entwicklungsstadien werden Kollisionsversuche daher oft durch Computersimulationen ersetzt, die tausendfach unter Berücksichtigung verschiedener Einflussfaktoren durchgeführt werden können. Diese Simulationen basieren meist auf computergestützten Prozessen, dem sogenannten Computer Aided Engineering (CAE). Im Zentrum stehen dabei Berechnungsingenieure, die numerische Modelle erstellen und damit Konstrukteuren bei der Analyse und Optimierung ihrer Designs helfen. Entscheidende Zeit- und Kostentreiber sind dabei die vielen manuellen Arbeitsschritte. So investieren Berechnungsingenieure erhebliche Zeit in Routinetätigkeiten, wie etwa Geometrieaufbereitungen und Datenintegration, anstatt sich auf Modellierungs- und Analysearbeiten konzentrieren zu können. Genau hier setzt Renumics an: Das Spin-off aus dem KIT hat eine Software entwickelt, mit der sich CAE automatisieren lässt. Maschinelle Lernverfahren helfen dabei, Simulationsworkflows wesentlich effizienter zu gestalten.
Das Gründerteam von Renumics (v.l.n.r.): Steffen Slavetinsky, Markus Stoll und Dr. Stefan Suwelack.
