{"id":169050,"date":"2025-10-17T07:26:00","date_gmt":"2025-10-17T05:26:00","guid":{"rendered":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/?p=169050"},"modified":"2025-10-16T14:48:52","modified_gmt":"2025-10-16T12:48:52","slug":"kiks-startet-offene-beta-phase-ki-plattform-fur-die-kunststoffbranche","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/kiks-startet-offene-beta-phase-ki-plattform-fur-die-kunststoffbranche\/","title":{"rendered":"KIKS startet offene Beta-Phase \u2013 KI-Plattform f\u00fcr die Kunststoffbranche"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Das Forschungsprojekt KIKS (K\u00fcnstliche Intelligenz und Kunststoffe) geht in die n\u00e4chste Phase: Ab sofort steht die Plattform als offene Beta-Version allen Interessierten zur Verf\u00fcgung.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

KIKS ist unsere Antwort auf die wachsenden Herausforderungen der Kunststoffbranche \u2013 von Nachhaltigkeit \u00fcber Rohstoffverf\u00fcgbarkeit bis hin zur Digitalisierung. Die Plattform stellt Unternehmen KI-gest\u00fctzte, datengetriebene Werkzeuge bereit, die entlang der gesamten Wertsch\u00f6pfungskette eingesetzt werden k\u00f6nnen. Gef\u00f6rdert wird KIKS durch das Bundesministerium f\u00fcr Forschung, Technologie und Raumfahrt. W\u00e4hrend unser Projektpartner Twins Crew das Vorhaben als Kunststoffspezialist mit fundiertem Dom\u00e4nenwissen unterst\u00fctzt, tragen wir mit unserem Know-how in KI, Machine Learning und Data Science zum Erfolg des Projekts bei.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Bereits heute stehen vier konkrete Anwendungen mit direktem Praxisnutzen bereit \u2013 m\u00f6glich durch unsere sehr umfangreiche, auf \u00f6ffentlich verf\u00fcgbaren Quellen basierende Kunststoffdatenbank:<\/p>\n\n\n

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\"KIKS<\/figure><\/div>\n\n\n

PolyTwin<\/strong>: Identifiziert mithilfe des K-Nearest-Neighbor-Algorithmus passende Materialalternativen aus unserer Datenbank \u2013 ideal bei Lieferengp\u00e4ssen oder f\u00fcr nachhaltige Materialentscheidungen. Ein integrierter Nachhaltigkeitsfilter erleichtert die Suche nach umweltfreundlichen Kunststoffen mit \u00e4hnlichen Eigenschaften.<\/p>\n\n\n\n

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PolyMix<\/strong>: Analysiert mithilfe klassischer Data-Science- und Machine-Learning-Methoden das Verhalten von Kunststoffen mit verschiedenen F\u00fcllstoffen. Das Tool erm\u00f6glicht die datengetriebene Vorhersage von Materialeigenschaften neuer Composites \u2013 ohne aufwendige Neudatenerhebung. So lassen sich Entwicklungszeiten verk\u00fcrzen und Ressourcen einsparen.<\/p>\n\n\n\n

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PolyFill<\/strong>: Erg\u00e4nzt fehlende Werte in technischen Datenbl\u00e4ttern auf Basis unserer umfangreichen Materialdatenbank. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen werden fehlende Kennwerte prognostiziert \u2013 ein schneller Weg, um Materialverhalten besser einzusch\u00e4tzen.<\/p>\n\n\n\n

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\"KIKS<\/figure><\/div>\n\n\n

PolyGuide<\/strong>: Ein intelligenter Chatbot, der mittels nat\u00fcrlicher Sprache den Zugang zur Datenbank erleichtert. Das LLM-gest\u00fctzte System \u00fcbersetzt Fragen automatisch in SQL-Abfragen und liefert fundierte Antworten \u2013 ideal f\u00fcr Entscheider und Kunststoffhersteller.<\/p>\n\n\n\n

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Testen Sie kostenlos und unverbindlich<\/h3>\n\n\n\n
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\"KIKS-<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n

Mit dem Start der offenen Beta-Version laden wir Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Interessierte ein, die Plattform kostenlos und unverbindlich<\/strong> unter https:\/\/kiks.ehrenmueller.de<\/a><\/strong> zu testen. 
Die Anwendung PolyTwin<\/strong> ist ab sofort f\u00fcr alle freigeschaltet. Wenn Sie weitere Funktionen<\/strong> ausprobieren m\u00f6chte, wenden Sie sich einfach per E-Mail an das KIKS-Team \u2013 kiks@ehrenmueller.ai<\/a><\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

KIKS-Plattform testen<\/a><\/p>\n\n\n\n

Linkedin<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Zusammenarbeit mit KIKS<\/h3>\n\n\n\n

Dar\u00fcber hinaus bietet KIKS vielf\u00e4ltige M\u00f6glichkeiten zur Zusammenarbeit<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n