Use Cases
KI und Machine Learning in der Praxis
Machine Learning
NARX, LSTM und Transformer im Long-Horizon-Vergleich
Architekturvergleich für langfristige, autoregressive Vorhersagen mit klaren Ergebnissen zu Genauigkeit, Stabilität und Rechenaufwand.
Bester RRE · 1.024 Schritte 0,74%
Bester RRE · 10.000 Schritte 1,277%
Machine Learning
FEM-Simulationen mit Machine Learning schneller bewerten
Ein ML-Surrogat liefert frühe Prognosen nahezu in Echtzeit, während FEM die Referenz für Validierung und Freigabe bleibt.
FEM-Referenzlauf im MVP 20 min
ML-Inferenz · Schritte/s 770721
Machine Learning
NARX-Modell für Zeitreihen implementieren
Vom expliziten Lag-Fenster über die PyTorch-Umsetzung bis zum stabilen Closed-Loop-Rollout.
Finales Lag-Fenster · Schritte 15
RRE · 1.024 Schritte 2,33%
Machine Learning
LSTM für Zeitreihen implementieren
Gates, Tensorformen, Attention und Rollout-Training für belastbare Mehrschrittprognosen.
Finales Kontextfenster · Schritte 64
RRE · 10.000 Schritte 1,277%
Machine Learning
Encoder-Decoder-Transformer für Zeitreihen
Historie und Zukunft mit Self- und Cross-Attention, korrekter Maskierung und paralleler Blockausgabe modellieren.
Trainings- und Blockhorizont · Schritte 1024
RRE · 1.024 Schritte 0,74%