Es ist uns eine Ehre, in diesem Jahr Mitveranstalter der 32. internationalen DX-2021 Konferenz zu sein! Der Call for Papers hat begonnen.
Die Diagnose ist ein klassischer Teil der Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Das Ziel des jährlich stattfindenden DX-Workshops ist es, Forscher und Praktiker mit unterschiedlichem Hintergrund zu vereinen, um die Forschung im Bereich der Diagnose, d.h. die Identifizierung der Ursachen für aufgetretene Fehlfunktionen, voranzutreiben.
Seit 1989 bietet die DX-Workshop-Reihe ein Forum, um aktuelle Forschungs- und Erfahrungsberichte zu präsentieren, neue Ideen auszutauschen und zu diskutieren, sowie aktuelle Probleme und zukünftige Herausforderungen zu erörtern. Relevante Themen sind Fehlerdiagnose, Überwachung, Test, Fehlersuche, Rekonfiguration, fehleradaptive Steuerung, Fehlerbehebung und Reparatur.
Die Konferenz findet in Hamburg, im Norden Deutschlands, statt. An der Elbe gelegen und in unmittelbarer Nähe sowohl der Ostsee als auch der Nordsee mit ihren Stränden und ihren traditionellen Seebädern, ist Hamburg eine der attraktivsten Städte Europas und auch ein wirtschaftliches Zentrum und der geschäftigste Hafen Deutschlands.
Artificial Intelligence Center Hamburg (ARIC) e.V.
Van-der-Smissen-Straße 9
22767 Hamburg
Hamburg ist über seinen Flughafen gut zu erreichen und bietet eine große Auswahl an Hotels. Mehr Informationen finden Sie unter den Participants Link.
CALL FOR PAPERS
Das DX-2021-Programmkomitee bittet um die Einreichung von technischen Beiträgen für die DX-2021, die vom 13. bis 15. September 2021 in Hamburg stattfinden wird. Das DX-2021-Programmkomitee begrüßt Beiträge zu Themen, die mit den folgenden Themen in Zusammenhang stehen, aber nicht darauf beschränkt sind:
Formale Theorien und rechnergestützte Methoden für die Diagnose, die Überwachung, Erkennung und Isolierung, Testen, Reparatur und Therapie, Rekonfiguration, Fehlertoleranz, Analyse der Diagnosefähigkeit und andere verwandte Themen umfassen.
Modellierung für die Diagnose, die diskrete, ereignisdiskrete, qualitative, kontinuierliche, hybride, probabilistische, verhaltensbasierte und funktionale Modellierung zusammen mit Abstraktions-, Approximations- und Reformulierungsmethoden umfasst. Effektive Modellierungsansätze für große Systeme sind von besonderer Relevanz.
Computergestützte Fragestellungen in der Diagnose, die die kombinatorische Explosion, die Verwendung von strukturellem und hierarchischem Wissen, Fokussierungsstrategien und Heuristiken, ressourcenbeschränktes Reasoning, Echtzeitanalyse, Vorkompilierung und andere verwandte Themen behandeln.
Diagnoseprozesse, die Strategien für Messauswahl, Sensorplatzierung, aktives Testen, eingebettete Diagnose, verteilte Diagnose, präventive Diagnose, fehleradaptive Steuerung und menschliche Interaktion mit Diagnosesystemen umfassen.
Verbindungen und Wechselwirkungen zwischen (KI-basierten) Diagnosemethoden und verwandten Gebieten: FDI, Regelungstheorie, Statistik, maschinelles Lernen, Wissensrepräsentation, Planung und Optimierung, autonome Systeme, Sicherheit, Verifikation, Software-Engineering und Debugging sowie Hardware-Instrumentierung und -Test.
Reale Anwendungen und integrierte Systeme in einer Vielzahl von Bereichen, darunter Transport, Raumfahrt und Luftfahrt, Robotik, Fertigung, Energie, Netzwerke und Dienstleistungen sowie medizinische Bereiche. Fallstudien zum Technologietransfer, die zu Erfolg oder Misserfolg führten, sind besonders willkommen.
Wichtige Daten
Deadline für die Einreichung von Papieren: 23:59 am 30. April 2021
Deadline für Paper Reviews: 1. Juli 2021
Benachrichtigung über die Annahme: 22. Juli 2021
Anmeldeschluss: 15. August 2021
Camera ready copies fällig: 12. August 2021
Workshop: 13. bis 15. September 2021
