MCL is renowned for its deep expertise in modeling metallic and ceramic materials, powering innovations from high‑speed railways to advanced microelectronics.
But there’s more! MCL is also applying these advanced models in condition monitoring applications, executing selected sub-models on embedded and resource constrained devices.
On April 9, 2026, guests can dive deeper into these exciting developments at the 6th Workshop on Embedded Machine Learning (WEML 2026) at the University of Duisburg-Essen & Fraunhofer inHaus Center! The workshop brings together experts to share current approaches and insights into how machine learning is being applied at the edge.
Find out more: https://www.deepchip.org/weml2026
Hosted by ZaKI.D and the University of Duisburg‑Essen, with co‑organizers from Heidelberg University, Graz University of Technology, and MCL.
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MCL beim 6. Workshop über Embedded Machine Learning
Das MCL ist bekannt für seine herausragende Expertise in der Modellierung von metallischen und keramischen Werkstoffen – von Hochgeschwindigkeitsbahnstrecken bis hin zu modernster Mikroelektronik. Aber das ist noch nicht alles! MCL setzt diese fortschrittlichen Modelle auch in der Zustandsüberwachung ein und führt ausgewählte Teilmodelle auf eingebetteten Geräten mit begrenzten Ressourcen aus.
Am 9. April 2026 bietet der 6. Workshop on Embedded Machine Learning (WEML 2026) an der Universität Duisburg-Essen die Gelegenheit, tiefer in diese spannenden Entwicklungen einzutauchen! Führende Expert:innen werden aktuelle Ansätze präsentieren und zeigen, wie Machine Learning vorangetrieben wird.
Mehr Infos: https://www.deepchip.org/weml2026
Veranstaltet von ZaKI.D und der Universität Duisburg‑Essen, gemeinsam mit der Universität Heidelberg, der TU Graz und dem Materials Center Leoben (MCL).
