Fachrichtung Systems Engineering
Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät
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Tuesday, Oktober 27, 2026, 15:00 p.m. s.t., Building A5.1, lecture hall -1.03
Payman Goodarzi: On Domain Shift in Industrial Condition MonitoringDomain shift is a major challenge in deploying machine learning (ML) for industrial condition monitoring, arising from varying operating conditions, maintenance, or machine modifications. This work systematically analyzes domain shift across real-world scenarios and addresses the problem by combining AutoML, hyperparameter optimization, and test-time domain adaptation. Key contributions include evaluating validation strategies under domain shift, demonstrating that classical feature-based methods can outperform deep learning while maintaining interpretability, and introducing a practical test-time adaptation method integrated into an AutoML framework, thereby bridging ML with industrial engineering practice.
Photo from left to right: Dr. Sebastian Gratz-Kelly, Prof. Dr. Florian Römer, TU Ilmenau, Payman Goodarzi, Prof. Andreas Schütze, Prof. Dr.-Ing. Dirk Bähre
Friday, October 30, 2026, 10:00 a.m. s.t., Building C7.4, room 1.17
Christian Fuchs: Ein Checkpoint-basierter Workflow für robustes und interpretierbares maschinelles Lernen an Beispielen der LeckagedetektionDiese Arbeit stellt ein ganzheitliches methodisches Vorgehen zur Nutzung interpretierbarer maschineller Lernmethoden (ML-Methoden) vor. Dabei werden Datenqualität und Robustheit geprüft und der Workflow wird am Beispiel von industriellen Anwendungsfällen der Leckagedetektion erprobt. Es wird im Laufe der Arbeit herausgearbeitet, wie die Datenqualität verbessert werden kann, weshalb interpretierbare Methoden im industriellen Kontext benötigt werden und wodurch Robustheit geprüft werden kann.Das Anwenden von ML-Methoden bedarf einer Vielzahl von Kenntnissen. Um die Nutzung vorhandener Kenntnisse zu maximieren, wurde ein Workflow erstellt, der die wesentlichen Schritte bei der Implementierung interpretierbarer ML-Methoden darstellt und auf die Nutzung vorhandener Methoden verweist.Dieser Workflow begleitet den Anwender ganzheitlich, beginnend bei Aufgabendesign und Datenakquise, über die Dateninspektion und die Modellentwicklung bis hin zur Modellvalidierung.Die betrachteten Anwendungsfälle stammen aus dem Bereich der Leckagedetektion, insbesondere der Detektion von Druckluft- und Wasserstoffleckagen. In beiden Bereichen sind hohe Kosten mit der Nutzung dieser Ressourcen verbunden, weshalb dort die Detektion von Leckagen große Potentiale zur Ressourceneinsparung mit sich bringt. Interpretierbarkeit und Validierung tragen zur Vertrauenswürdigkeit und Robustheit der erlangten Ergebnisse bei.
Foto von links nach rechts: Prof. Dr.-Ing. Georg Frey, Prof. Dr.-Ing. Rainer Müller, Christian Fuchs, Prof. Andreas Schütze, Dr.-Ing. Daniel Bruch
ChromaMOS - das sind Oliver Brieger und Julian Joppich, beides ehemalige Doktoranden des LMT - haben beim Demo Day des Startup Launchpads von Southwest X überzeugt.
Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 23.09.:
ChromaMOS entwickelt ein mobiles Messgerät, das Gasanalysen zur Qualitätskontrolle direkt in der Produktion durchführt, statt Proben ins Labor zu schicken. Es basiert auf Forschungsarbeiten am LMT über die letzten Jahre.
Als „Most promising Startups“ wurden gleich mehrere Teams ausgezeichnet. Sie erhalten von Southwest X, der Startup Factory im Südwesten, jeweils eine Pre-Inkubation im Wert von 10.000 Euro, verbunden mit der Option auf eine Voll-Inkubation im Wert von bis zu 100.000 Euro. Aufgrund der vielversprechenden technologischen Ansätze und der hohen Qualität der Pitches können sich Tello, ChromaMOS und Carboslag über diese erstmalig vergebene Auszeichnung freuen.
Der LMT gratuliert herzlich und wünscht viel Erfolg auf dem weiteren Weg - wir werden den Prozess natürlich begleiten und unterstützen wo möglich.
for his outstanding contributions to sensor science, technologies, and innovation.
Christian has been a regular participant and contributor to the Eurosensors conference series since Eurosensors 2013, held jointly with Transducers in Barcelona during his time as PhD student. Christian completed the dual degree PhD between Linköping University and Saarland University in 2015 with a thesis titled "Selectivity Enhancement of Gas Sensitive Field Effect Transistors by Dynamic Operation".
Including this years contributions, Christian has co-authored 14 contributions to Eurosensors and has also supported the conference as reviewer. In Zurich, he will also chair one of the sessions on chemical sensors.
Gesundheit und Wohlbefinden permanent an der Raumluft erkennen, Bettlaken, die über Schlaf und Gesundheit wachen, intelligente Hörhilfen: Internationale Partner aus Wissenschaft und Industrie entwickeln im Forschungsprojekt „SensorTech4Health 2030“ neuartige Gesundheitsassistenten. Als Teil einer Smart Home-Umgebung oder diskret am Körper getragen sollen sie die Gesundheit im Blick halten und Lebensqualität fördern.
Vor dem Hintergrund der alternden Gesellschaft und hoher Pflegekosten ist das Ziel, Selbstständigkeit und Fitness durch Prävention lange zu erhalten. Bosch Sensortec koordiniert das Projekt, das nationale Ministerien im europäischen EUREKA-Cluster Xecs mit 15 Millionen Euro fördern.
Gassensorik findet einzelne Moleküle unter Milliarden Luft-Molekülen
Ein zentrales Ziel des Projekts ist, Gesundheit und Wohlbefinden mit Hilfe neuartiger Gassensortechnik im Blick zu behalten. Dabei machen sich die Forscherinnen und Forscher ein besonderes Phänomen zunutze: „Ein Körper produziert pausenlos Stoffwechselprodukte, die Haut und Atemluft in die Umgebung abgeben“, erklärt Christian Bur, der als Habilitand am Saarbrücker Lehrstuhl für Messtechnik im Team von Professor Andreas Schütze forscht und den Bereich Medizinische Messtechnik leitet. Die Molekül-Cocktails, die in die Luft gelangen, sind sehr charakteristisch, für menschliche Nasen jedoch meist nicht wahrnehmbar. Christian Bur forscht an Gassensorsystemen, die solch flüchtige organische Verbindungen immer genauer erfassen.
Gemeinsame Pressemitteilung des Konsortiums SensorTech4Health
Das internationale „Verbundprojekt: Mikroelektronische Sensortechnologien für die personalisierte Gesundheitsvorsorge - SensorTech4Health2030" im Bereich Digital Health wird in Höhe von rund 15 Millionen Euro gefördert durch die nationalen Ministerien im Rahmen des EUREKA-Clusters Xecs. Das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt fördert die deutschen Partner über die VDI/VDE Innovation + Technik GmbH.
Pressemitteilung zum 
Gemeinsam mit unserem Projektpartner Fraunhofer IVV präsentieren wir Ergebnisse des IGF-Projektes SENT-GC-MOS am 11. Juni in Berlin.
