Forschungsthema »Digitalisierung und Künstliche Intelligenz«

Mit der ÖNORM A 6241-2 wurde 2015 die normative Grundlage für den Austausch modellbasierender Daten im Hoch- und Tiefbau geschaffen. Diese Technologie – international einheitlich Building Information Modeling (kurz BIM) genannt – ist ein wesentlicher Baustein für die Digitalisierung der Bauwirtschaft und hat Auswirkung auf alle Beteiligten bei der Initiierung, Planung, Errichtung und des Betriebs von Bauwerken.
Das Projekt "AMAzE - AutoMAtische Einreichung" zielt auf die automatisierte Vorprüfung und die beschleunigte Abwicklung von BIM-basierenden Projekten. Damit wird die technologische Grundlage geschaffen, einer Bauwerberin / einem Bauwerber künftig einen digitalen Verfahrensweg anzubieten.

Projektziele

Ziel des Forschungsprojektes AMAzE ist die Beseitigung technischer Hemmnisse bei der digitalen Baueinreichung und somit eine deutlich verkürzte Bearbeitungsdauer bei der Implementierung in Gemeinden bzw. Behörden.
Das Projekt wird von der FFG gefördert, startete im Oktober 2019 und dauert 30 Monate.

Die übergeordnete Zielsetzung von champI4.0ns ist die (Weiter)entwicklung von Methoden und Werkzeugen, die eine intelligente und souveräne Nutzung von Daten in der Produktion erlauben und die Verdeutlichung der Potenziale der unternehmensübergreifenden Datennutzung in der Produktion mithilfe von Demonstratoren. 

Im Rahmen von champI4.0ns wird die Nutzung von produktionsrelevanten Daten vorangetrieben. Anhand von Beispielen aus der Holzindustrie wird gezeigt, wie eine intelligente und souveräne Nutzung von Daten in einem föderativen Ökosystem gelingen kann. Darüber hinaus werden Methoden und Dienste für die Adressierung zentraler Herausforderungen entwickelt und bereitgestellt. Beabsichtigt sind die Realisierung   und Dokumentation von Demonstratoren, die Weiterentwicklung und Anwendung von Big-Data-Technologien, die Mitgestaltung und Anwendung von Richtlinien und Standards, der Aufbau von Kompetenzen und Kapazitäten und die Förderung des Austausches zwischen Akteuren. champI4.0ns demonstriert den Mehrwert der Nutzung von Daten in den Anwendungsfeldern Traceability, Planung und Steuerung und Qualitätssicherung in der Holz-industrie und darüber hinaus.

Projektziele

Ziel des DIH West ist es, KMU in Westösterreich bei der digitalen Transformation zu unterstützen und ihr Innovationspotential zu stärken, indem ihnen der institutionalisierte Zugang zum Know-how der Forschungseinrichtungen durch verschiedene Aktivitäten ermöglicht wird. Entsprechend dem Bedarf der KMU in Salzburg, Tirol und Vorarlberg fokussiert sich die inhaltliche Ausrichtung des DIH West auf die Anwendungsgebiete Industrie 4.0, für produzierende Unternehmen, und auf eServices, für Unternehmen aus Tourismus, Gewerbe und Handel. Die Aktivitäten des DIH West konzentrieren sich auf die Information und individuelle Beratung, die Weiterbildung, die thematische Vernetzung von KMU und Forschungseinrichtungen in Arbeitsgruppen und den Transfer von Forschungsergebnissen in standardisierte Angebote wie Leitfäden, Baukastensystemen, usw., begleitet von individuellen Coaching- und Unterstützungsmaßnahmen sowie dem Zugang zu relevanter Infrastruktur der Forschungseinrichtungen. Am DIH West beteiligt sind Standortagenturen, Interessensvertretungen und Forschungseinrichtungen aus Salzburg, Tirol und Vorarlberg, die ihre jeweilige Expertise zur optimalen Unterstützung der KMU einbringen.

Das Leitprojekt EMOTION will den Bedarf nach Resilienz in der Produktion beantworten. In resilienten, also reaktions-, lern- und anpassungsfähigen Produktionssystemen müssen Menschen, intelligente Maschinen und Produkte synergetisch und kompetenzergänzend zusammenarbeiten. So entsteht in einem turbulenten Geschäftsumfeld Widerstandsfähigkeit gegenüber disruptiven Veränderungen. Eine solche Zusammenarbeit erfordert das wechselseitige Verständnis und gemeinsame Handeln aller beteiligten Akteure, wodurch Empathie zu einer maßgebenden Fähigkeit resilienter Produktionssysteme wird.

EMOTION soll erstmals aufzeigen, wie das neu einzuführende Konzept »empathischer Produktionssysteme« eine effektivere und effizientere Kooperation der Akteure in der Produktion sowie die Transformation hin zu resilienten Wertschöpfungsgemeinschaften ermöglicht. Im Leitprojekt wird unter Berücksichtigung der Interoperabilität und Souveränität individueller Akteure ein Referenzmodell konzeptioniert. Dieses Modell wird anschließend durch Entwicklung kombinierter Hard- und Softwarelösungen technisch realisiert. Der Mehrwert empathischer Produktionssysteme wird in den Anwendungsfeldern Assistenzsysteme, Instandhaltung sowie Produktionsplanung und -steuerung durch die industrienahe Erprobung nachgewiesen. Die Zielgruppe umfasst Anwender im Anlagen-, Maschinen- und Fahrzeugbau sowie Systemhersteller und Systemintegratoren der Digitalwirtschaft.

Um in Krisenfällen die Versorgung der Bevölkerung mit lebensnotwendigen Gütern als auch Dienstleistungen und der Unternehmen mit notwendigen Vorprodukten (Roh-, Halb- und Fertigfabrikate) langfristig zu gewährleisten, bedarf es bei kritischen Versorgungsengpässen und einem Versagen der üblichen Marktmechanismen eines belastbaren und fälschungssicheren Verteilungssystems. Nach über 50 Jahren soll dieses grundsätzlich noch vorhandene System der Bezugsberechtigungen in Papierform (»Lebensmittelmarken«) durch ein neues digital unterstütztes System ersetzt werden. Die Voraussetzungen für eine spätere mögliche Implementierung dieses Systems zu erörtern und eine Machbarkeit zu untersuchen, sind zentraler Inhalt dieses Projektvorhabens.

Projektziele

Auf Basis von Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) und technologischen Bausteinen wird ein grundlegendes Konzept für Bezugsberechtigungen erarbeitet, das flexibel für verschiedenste Katastrophen- und Krisenszenarien (zB Blackout, Internetausfälle, vernetzte Krisen) einsetzbar ist und im Falle von Mangellagen eine möglichst faire und effiziente Verteilung von Gütern und Dienstleistungen sicherstellen. Aufgrund dessen, dass IKT-Systeme wie Distributions- und Logistiksysteme, Lagerbewirtschaftungen und Verteilungssysteme angebunden werden, muss das Konzept Missbrauchs- und fälschungssicher gestaltet sein, Security-by-Design-Prinzipien folgen und dennoch typische Anwendungsfälle berücksichtigen. Es muss resilient und redundant gestaltet sein und einen temporären Offline-Inselbetrieb ermöglichen.

Im Projektvorhaben werden auch Fragen nach gesellschaftlichen und sozialen Auswirkungen beim Einsatz eines IKT-Konzepts gestellt. Es wird analysiert, wie das mögliche Design einen niederschwelligen Gebrauch durch breite Bevölkerungsschichten unterstützen und Verhaltensweisen von Menschen in unsicheren wirtschaftlichen Mangellagen (zB Schwarzmarktbildung, Tauschwirtschaft) möglichst berücksichtigen kann. Des Weiteren wird erörtert, wie das IKT-Bezugsberechtigungskonzept in die öffentliche Verwaltung eingebettet und sicher betrieben werden kann.
Ein solches IKT-Bezugsberechtigungskonzept bildet einen wesentlichen Baustein in der Modernisierung der wirtschaftlichen Krisenvorsorge unter Berücksichtigung der digitalen Abhängigkeit des gesellschaftlichen Lebens in Österreich und der Sicherheit der Bevölkerung.

Die Digitalisierung von Geschäftsprozessen führt zur Entwicklung und zum Einsatz verschiedener Informationssysteme wie Suchmaschinen, Datenbanken, Wikis oder Dateifreigaben, um das Wissen und die Daten zu sammeln, die zur effizienten Erledigung verschiedener Aufgaben benötigt werden. Diese Systeme speichern jedoch in der Regel Daten in Formaten, die nur von Menschen interpretiert werden können, z. B. Bilder oder Texte. Daher müssen die Benutzer dieser Systeme die abgerufenen Informationen manuell verarbeiten. Wann immer mehrere Systeme zur Lösung eines Problems herangezogen werden müssen, muss ein Benutzer manuell eine fehlende Verbindung herstellen, d. h. Daten aus einem System abfragen und in das Eingabeformat eines anderen umwandeln. Solche Vorgänge können mit modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) automatisiert werden, aber ihre Anwendung in diesen Szenarien ist unmöglich, da ihr Training das Vorhandensein von echten Beispielen voraussetzt. Leider sind letztere aus den oben genannten Gründen nicht verfügbar.

Projektziele

Das ONTIS-Projekt zielt darauf ab, Werkzeuge zu entwickeln, die die Erstellung von Ground-Truth-Daten für das Training von KI-Methoden automatisieren. So werden im wissensbasierten Teil des Ansatzes die Kernbegriffe der Anwendungsdomäne und ihre Beziehungen formal in einer Ontologie beschrieben, die dann über die in Informationssystemen gespeicherten Daten aufgefüllt werden soll. Ziel ist es, eindeutige Zuordnungen von beliebigen Daten in einem Informationssystem zu einem entsprechenden Ontologiekonzept zu definieren und so die fehlenden Trainingsbeispiele zu liefern. Die manuelle Inspektion und Annotation von Ontologiekonzepten in Datenbanken oder Dateifreigaben ist problematisch. Die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens (ML), wie z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache oder die Bildklassifizierung, kann diese Aufgabe erheblich vereinfachen. Die Integration von maschinellem Lernen mit Wissensdatenbanken wird jedoch derzeit von der KI-Gemeinschaft intensiv erforscht. Im Rahmen von ONTIS zielen wir auf die Erforschung und Entwicklung eines Annotationsansatzes ab, der in verschiedenen Domänen, wie z.B. der Medizin oder der Elektrotechnik, angewendet werden kann, indem wir folgende Beiträge leisten:

1. Formalisierung einer Domäne in Form einer Ontologie;
2. Annotation von Bildern unter Verwendung von Ontologiekonzepten und ihre anschließende Speicherung, Abfrage und Visualisierung innerhalb des Ontologieentwicklungsrahmens;
3. Unterstützung während des Annotationsprozesses durch vortrainierte maschinelle Lernmodelle.
   
   

Projektergebnisse

Das Projektergebnis ist ein universell trainierbares, Ontologie-basiertes System für die intelligente Wissensverarbeitung und Strukturierung.  

Projektziele

REINFORCE bewertet das Potenzial von Reinforcement Learning als Lösungsansatz für komplexe Steuerungsprobleme. Der Ansatz wird in zwei komplementären Anwendungsfällen im Bereich intelligenter Fahrzeugsysteme implementiert und evaluiert. Sowohl bei der Steuerung des Antriebsstrangs von Personenkraftwagen als auch beim Steuern von fahrerlosen Transportsystemen, stoßen etablierte Ansätze zunehmend an ihre Grenzen. REINFORCE beschäftigt sich einerseits mit den technischen Aspekten des Reinforcement Learnings, also mit der Entwicklung von Algorithmen, die auf die Herausforderungen realer Szenarien zugeschnitten sind. Andererseits werden auch der Faktor Mensch sowie ökonomische Aspekte miteinbezogen. Besondere Aufmerksamkeit kommt der Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit der Ergebnisse, der Übertragung des Gelernten zurück zum Menschen und der Frage, wie die Technologie am besten in bestehende Steuerungsprozesse integriert werden kann zu.

Projektergebnisse

REINFORCE entwickelt auf Reinforcement Learning basierende Ansätze zur Steuerung komplexer Systeme und führt dabei menschliche und technische Elemente symbiotisch zusammen. Mit Fokus auf den Anwendungsbereich intelligente Fahrzeugsysteme werden zwei Pilotimplementierungen realisiert. Neben einer höheren Leistungsfähigkeit des Systems wird eine Reduktion des manuellen Aufwands bei der Steuerung um bis zu 50% erwartet. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird mithilfe echter Systemdaten evaluiert und mit etablierten Ansätzen verglichen. Die Erkenntnisse können als Leitlinie dienen und den Transfer von Reinforcement Learning in die Praxis erleichtern – nicht nur im Bereich intelligenter Fahrzeugsysteme, sondern allgemein zur Lösung herausfordernder Planungs- und Steuerungsprobleme.

Die Potenziale und Auswirkungen einer intelligenten (digitalen) Trinkwasserversorgung sind noch weitgehend unerforscht bzw. nur in idealen Testgebieten (z.B. auf Universitätscampus, im Gewerbegebiet) erprobt. Zudem sind Kontrollmöglichkeiten im Trinkwasserversorgungsnetz vorwiegend auf die Hauptpunkte (z.B.: Übergabepunkten zwischen Druckzonen, Behälter Zu- und Ausspeisungen) beschränkt, wodurch eine Früherkennung von möglichen Problemen im Netzwerk nur eingeschränkt und großräumig möglich sind.

Im Projekt "REWADIG" wird erstmalig die urbane Trinkwasserversorgung einer bestehenden Kommune in eine intelligenten Trinkwasserversorgung transformiert. Dadurch können alle Wasserströme im Versorgungsgebiet in Echtzeit gemessen und zur Früherkennung (z.B.: Rohrnetzverluste, Wasserqualität - Verweilzeiten des Trinkwassers in den Leitungen) verwendet werden. Die Realisierung einer smarten Überwachung und Steuerung wird einen deutlichen Qualitätsanstieg und die Erhöhung der Resilienz gegenüber kurz- (Störfälle) und langfriste (Klimawandel) Einwirkungen bewirken. Technologische Ansätze und die Einbeziehung der Bevölkerung in den Betrieb (z.B.: gezielte oder bewusste Wasserverwendung), führen zu einer Reduktion des Wasserbedarfs und schlussendlich zu einer Schonung der Wasserressourcen.

Durch dieses intelligente System können auch kurzfristige Störfälle und Verbrauchsabweichungen (verursacht durch Leckagen, Kontaminationen, terroristische Attacken, Ausgangsbeschränkungen, ...) zeitnah erkannt und entsprechende Maßnahmen rasch umgesetzt werden. Zudem werden mit den Daten umfangreiche Lebenszyklus- und Kostenanalysen durchgeführt, um die ökologischen und ökonomischen Auswirkungen einer intelligenten Wasserversorgung zu bewerten und Empfehlungen für zukünftige Projekte im Bereich einer modernen und zukunftsfähigen Trinkwasserversorgung ableiten zu können.

Projektziele

• Implementierung eines smarten, urbanen Wassersystems im erweiterten Stadtgefüge im realen städtisch geprägten Experimentierraum in Klagenfurt mit Transformation zu einer integrativen Smart City
• Erhöhung der Resilienz des urbanen Wassersystems gegenüber Klimawandel und (gezielten) Störungen: Ressourcenknappheit, Ausfall, Veränderungen; Temperaturänderungen (Klimawandel und die damit einhergehende Veränderung der Trinkwasserqualität durch Erhöhung der Temperatur im Grundwasser, in den Rohrleitungen und im Wasserbehälter); Störfalle, Notfälle, Ausfälle, Attacken, Krisen
• Untersuchung des Ressourcenkonfliktes im urbanen Gefüge (Umsetzungspotential Nature Based Solutions (NBS) und Urban Cooling; Ressourcenkonflikt Trinkwasser durch erforderliche Bewässerung)
• Umsetzung von technischen Maßnahmen zur Erhöhung der Effizienz als Beitrag zur Klimaneutralität: Früherkennung und Reduktion von Rohrnetzverlusten; Optimierung der Lastflussverteilung; Grundlage zur Koordination mit anderen Infrastrukturbereichen für Planung, Bau und Instandhaltung (parallele Leitungsträger, Verkehrssteuerung, Aufgrabungen im öffentlichen Raum)
• Verstärkte Bürger*Innenbeteiligung und Bestimmung der realen Potentiale (Bewusstseinsbildung durch vermehrte Information mit bewusster Verwendung von Kalt- und Warmwasser; Bürger*Innenbeteiligung – offene Wasserpreisgestaltung; Beurteilung über den Einfluss auf Betriebsabläufe)
• Bestimmung des ökologischen, ökonomischen und kommunalen Mehrwerts einer intelligenten (digitalen) Trinkwasserversorgung (inkl. Lebenszyklusanalyse), Ökologische (Umwelt) und ökonomische (Wirtschaftlichkeit) Bewertung; Ressourcenverbrauch ICT-System (Batterie, Material) vs. Mehrwert (Einsparungen, höhere Versorgungssicherheit); Digitalisierung für die Bürger*Innen nutzbar machen und die Vorteile für die Bürger*Innen bestimmen und kommunizieren

Projektergebnisse

Forschungsschwerpunkte vom Arbeitsbereich Umwelttechnik der Universität Innsbruck sind die Analyse und (Echtzeit-)Modellierung von Trinkwassernetzwerken sowie Smart Water Cities (z.B.: Frühwarnsysteme für Wasserverluste). Die Fachgebiete der Fraunhofer Austria Research GmbH sind datengetriebenes Design und künstliche Intelligenz zur Bestimmung von Netzparametern. Im Zuge des Projektes werden diese Forschungsergebnisse in die Praxis übergeführt und an einer realen Kommune erprobt.

Durch das Projekt wird in Klagenfurt ein Experimentierraum für smarte, urbane Wassersysteme geschaffen. Durch die Umsetzung eines Mess- und Steuerungsnetzwerkes werden die aktuellen Systemzustände hochaufgelöst ermittelt. Dadurch kann die Resilienz der bestehenden urbanen Wasserversorgung gegen kurzfriste (Störungen) und langfristige (Klimawandel) Einwirkungen analysiert und durch technische und organisatorische Maßnahmen optimiert werden.

Die Umsetzung eines Mess- und Steuerungsnetzwerkes bedeutet primär Investitionskosten und Ressourceneinsatz. Aufbauend auf den Ergebnissen können die kurz-, mittel- und langfristigen Potentiale einer smarten Wasserinfrastruktur ermittelt und die ökologischen und ökonomischen Auswirkungen auf den kommunalen Mehrwert bewertet werden. Die umgesetzten Maßnahmen und Ansätze werden als open-source und open-access aufbereitet, sodass sie auch von anderen Kommunen einfach angewandt werden können.

Projektziele

SMiLe untersucht unter welchen Voraussetzungen Lösungen, bei denen homomorphe Verschlüsselung zum Einsatz kommt, dazu geeignet sind das Potenzial von sensiblen Daten für maschinelles Lernen nutzbar zu machen. Die Weiter-entwicklung von relevanten Softwarekomponenten steht genauso im Mittelpunkt des Projekts wie das Zugänglichmachen von erforderlichem Know-how. Das Potenzial des Verfahrens für maschinelles Lernen wird anhand von zwei Anwendungsfällen bewertet, die sich mit Mitarbeitersegmentierung bzw. vorausschauender Wartung befassen. Im Rahmen des Projekts werden sowohl technische als auch soziale, rechtliche und wirtschaftliche Fragen behandelt. Lösungsansätze werden nicht nur hinsichtlich ihrer Analysefähigkeiten, Leistung und Skalierbarkeit, sondern auch im Hinblick auf ihre Kosteneffizienz, Transparenz und Benutzerfreundlichkeit bewertet. Die Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens auf homomorph verschlüsselten Daten werden mit alternativen Ansätzen verglichen, die auf synthetischen Daten, Transfer Learning, Secure Multi-Party Computation oder Differential Privacy basieren.

Projektergebnisse

SMiLe trägt zur Etablierung eines kooperativ-kreativen Ökosystems bei, in dem verschiedene Akteure vertrauensvoll, symbiotisch und eigenverantwortlich interagieren und bisher nicht vorstellbare Lösungen realisieren, bei denen nicht nur Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind, sondern auch bisher ungenutzte Potenziale von Daten ausgeschöpft werden können. Im Rahmen des Projekts werden bestehende Plattformen erweitert, um Lösungen bereitzustellen, welche die Erstellung und Nutzung von Modellen für maschinelles Lernen unter Verwendung homomorph verschlüsselter Daten ermöglichen. Bestehende Softwarekomponenten werden weiterentwickelt und in prototypische Lösungen integriert, welche die spezifischen Anforderungen der Anwendungsfälle erfüllen. Die Erkenntnisse werden in Form von praktischen Richtlinien dokumentiert. Die Richtlinien sollen potenziellen Anwendern helfen zu beurteilen, ob maschinelles Lernen auf homomorph verschlüsselten Daten zu ihrem Anwendungsszenario passt.

Im „European ATM (Air Traffic Management) Master Plan“ sind die Verdoppelung des Flugverkehrs bei einer 40-prozentigen Senkung der operativen Kosten, eine Reduktion des Treibstoffs um bis zu zehn Prozent, die Erhöhung der Sicherheit um den Faktor vier und die Verringerung von Verspätungen um 30 Prozent als Ziele vorgesehen. Diese ökonomischen und ökologischen Optimierungen sollen unter anderem durch den Flug entlang von 4D-Trajektorien (anstatt Flugkorridoren) und weiteren Automatisierung der Flugsicherung erreicht werden.

Diese Maßnahmen werden zu großen Änderungen bei der Steuerung und Abwicklung des europäischen Flugverkehrs und damit bei der Arbeit von Fluglots*innen führen. In einem nahezu vollständig automatisierten Kontrollzentrum der Zukunft werden die heutigen aktiv steuernden Arbeiten durch beobachtende oder kontrollierende Tätigkeiten ersetzt. Moderne multi-modale Schnittstellen, deren visuelle Informationsgestaltung, Ortsgebundenheit, Optionalität und Beständigkeit zukünftige Anforderungen besser abdecken könnten, werden das heutige Radar ersetzen. Derartig massive Änderungen machen die enge Einbindung der Nutzer*innen (Lots*innen) in den Gestaltungs- und Entwicklungsprozess zukünftiger Flugsicherungssysteme notwendig.

Projektziele

Inhalt des Projektes EMMSA ist ein formalisiertes Evaluierungssystem von Schnittstellen in der teil- und vollautomatisierten An- und Abflugkontrolle des Flugverkehrs. Dafür wird die technische und methodische Machbarkeit, praxisgerechte Einsetzbarkeit und wirtschaftliche Verwertbarkeit sondiert. Dazu wird ein Prototyping & Evaluation-Framework (PEF) aufbauend auf bestehendem Wissen und vorhandener Technologie konzeptioniert und spezifiziert. Dieses Framework ermöglicht eine vergleich- und wiederholbare Evaluation von Konzepten neuer Flugsicherungssysteme mit realitätsnahen Flugverkehrsdaten. Zwar sind die dafür notwendigen Einzelkomponenten teilweise bereits vorhanden bzw. erforscht, jedoch gibt es ein derartiges Gesamt-Framework noch nicht am Markt.

Projektergebnisse

Ergebnis der Sondierung ist die Konzeption und technische Spezifikation des Prototyping & Evaluation Framework mit allen notwendigen Schnittstellen, sowie ein White-Paper zur Evaluation von Situationsbewusstsein und Problemerkennung im Kontext der Flugsicherung. Weiters liefert das Projekt eine Abschätzung über das ökonomische Potential eines derartigen Frameworks. Bei erfolgreicher Sondierung ist eine praxisnahe Umsetzung im Rahmen eines nationalen oder internationalen Forschungsprojekts geplant.

Für die Firma ZF-TRW in Laage wurde im Rahmen einer Auftragsentwicklung eine Software zur visuellen Endkontrolle in der Serienproduktion von Airbag-Generatoren entwickelt.

In dem dortigen Werk werden täglich etwa 50.000 Airbag-Gas-Generatoren in verschiedenen Varianten produziert. Die ursprüngliche visuelle Endkontrolle im Werk bestand in der Verwendung einfacher Bildverarbeitungs-Verfahren und in einer manuellen Sichtprüfung der Bauteile durch die Mitarbeiter. Aufgrund der hohen Stückzahlen und fertigungsbedingten Materialschwankungen waren die bisherigen Endkontrollen risikobehaftet und führten zu sehr hohen Belastungen der Mitarbeiter.

Die Software ist durch eine spezielle Variante eines Gaussian-Mixture-Modells dazu fähig zu lernen, welche Schwankungen in der Erscheinung eines Produktes normal sind, und kann somit gezielt Abweichungen aufspüren und für eine manuelle Nachprüfung markieren. Da es sich bei Airbag-Gas-Generatoren um ein sicherheitsrelevantes Bauteil handelt, muss die Software besondere Kriterien erfüllen:

• Erkennungsrate: 100 % (kein defektes Bauteil darf das Werk verlassen)
• Pseudofehlerrate: < 0.1 % (Jedes mutmaßlich defekte Bauteil muss zur Nachkontrolle und verlangsamt somit die Produktion)
• Hohe Prüfgeschwindigkeit: aktuell < 200 ms (Aufgrund der hohen Stückzahlen muss die Bewertung in Echtzeit erfolgen)
• Anpassbarkeit auf verschiedene Generator-Varianten (Im Werk in Laage sind etwa 40 Produkt-Varianten im Einsatz)

Im Werk in Laage ist die Software im produktiven Einsatz und befindet sich zurzeit in der Ausrollung auf weitere Standort.

Die Anwender der Software sind zum einen die Werker direkt an der Fertigungslinie, die die Software zur Nachprüfung von möglichen Fehlerteilen nutzen und zum anderen die Qualitätsbeauftragten, die für die visuelle Endkontrolle zuständig sind. Hierfür wurden extra Möglichkeiten geschaffen, damit der Qualitätsbeauftragte selbstständig dazu in der Lage ist, neue Varianten anzulernen und zu verwalten.

Die Agentursoftware my office wurde von Poool konzipiert, um Unternehmen im Dienstleistungssektor bei der Abwicklung von Projekten und bei der Betreuung ihrer Kunden bestmöglich zu unterstützen. Im Rahmen der Unterstützung werden Daten erfasst, die die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens in vielerlei Hinsicht abbilden. Das Potenzial dieser Daten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen ist enorm, wird aber derzeit nur begrenzt genutzt.

Projektziele

Bereits heute ist eine kundenspezifische Auswertung der in my office hinterlegten Daten Teil des Funktionsumfangs der Software. Die Möglichkeiten zur Auswertung werden im Rahmen des Projekts weiterentwickelt. Im Mittelpunkt stehen zum einen die Relativierung subjektiver Einschätzungen und zum anderen das Verständlich machen von wirtschaftlichen Zusammenhängen. Nutzern soll das Erlangen eines tieferen Verständnisses für ihre Geschäftstätigkeit und das Ziehen der richtigen Schlüsse erleichtert werden. Bei der Weiterentwicklung von my office steht nicht die Erweiterung der Auswertung, etwa durch neue Berichte oder Visualisierungen, im Fokus, sondern die Vereinfachung der Auswertung. Die Komplexität für den Nutzer soll reduziert und gleichzeitig die Auswertungen besser an die Bedürfnisse des Nutzers angepasst werden. Vorgesehen ist u.a. der Einsatz von Verfahren des maschinellen Lernens, um Nutzer von my office bei der datenbasierten Optimierung ihrer Geschäftstätigkeit zu unterstützen.

Projektergebnisse

Ergebnis des Projekts sind Erkenntnisse über die Möglichkeiten und Grenzen von verschiedenen Ansätzen zur Verbesserung der kundenspezifischen Auswertungsfunktionen von my office. Vielversprechende Verbesserungen werden parallel zum oder im Anschluss an das Projekt von Poool zur Marktreife gebracht und in die Software integriert.

Für das Erreichen der Klimaziele eines energieautonomen Tirol 2050 ist die Reduktion des Energiebedarfs von Gebäuden ein signifikanter Faktor. Während sich zahlreiche Maßnahmen in diesem Bereich auf energieeffizientes Bauen und Sanieren von Wohngebäuden fokussieren, verfolgt das TEAM-Building-Projekt einen neuen Ansatz, der die Nutzergemeinschaft kommunaler Gebäude, insbesondere von Schulen, ins Zentrum rückt.

Auf Basis der in diesem Projekt gesammelten Daten, sowie technischer Gebäudeparameter werden Raumklima und Energieverbrauch des untersuchten Gebäudes bewertet und Empfehlungen und Hinweise für den Gebäudebetrieb daraus abgeleitet, z.B. hinsichtlich:

• Fehlerfrüherkennung und Diagnose der Gebäudetechnik
• Verbesserungen in der Betriebsführung (z.B. Steuerung von Heizungs- bzw. Lüftungstechnik)
• des Nutzerverhaltens (z.B. Lüftungsverhalten)

Für das intelligente und weitgehend automatisierte Analyse- und Empfehlungssystem werden zielgruppengerechte Darstellungen entwickelt:

• einfache Visualisierungen für den Gebäudebetreiber zur Unterstützung bei der Gebäudebewertung und als
  Entscheidungshilfe für zu treffende Maßnahmen

• aggregierte Visualisierungen für Architekturbüros, um Erfahrungen mit der langfristigen Entwicklung des
  Energieverhaltens von Gebäuden zu erhalten

Projektziele

Ziel des Projekts ist das sensor- und datengetriebene Monitoring und die Bewertung bestehender (Schul-)Gebäude in Bezug auf Energieverbrauch und Raumklima. Dabei soll die Sicht von Gebäudebetreibern (Kommune/Schulleitung) und Architekten im Vordergrund stehen, aber auch jene der direkten Nutzer berücksichtigt werden. Neben dem Erreichen von Energieeffizienzzielen sind die gesundheitliche Optimierung des Raumklimas und das Wohlbefinden der Gebäudenutzer wesentlicher Bestandteil des Gesamtkonzepts.

Im Rahmen des Projekts wird eine auf Kommunen zugeschnittene, einfach zu konfigurierende, kostengünstige und modular erweiterbare Open-Source Sensorausstattung ausgewählt und eine datenschutzkonforme und sichere Cloud-Plattform zur Analyse der Messdaten aufgebaut.

Projektergebnisse

Ergebnis des zweijährigen Projekts wird ein evaluierter Prototyp sein, sowie ein Konzept für den gesamten Workflow von der Platzierung der Sensorausstattung bis zum Betrieb der Cloud-Plattform. Es ist geplant, nach Projektende diesen Prototyp im kommunalen Bereich auszurollen und in der Folge der Verwertung zuzuführen. Darüber hinaus ist geplant, das Anwendungsspektrum sukzessive zu erweitern, z.B. auf andere Gebäudetypen und weitere Gebäudeparameter.

Projektziele

Das Projekt zielt auf die Erforschung von Verfahren für die effiziente Erstellung, Aufbereitung und Auswertung von Unterwasservideos. Der für die Erreichung einer hohen Qualität erforderliche hohe manuelle Aufwand für Vor- und Nachbearbeitung von (ggf. Stereo-)Unterwasser-Filmaufnahmen soll deutlich reduziert werden. Unter spezieller Berücksichtigung der physikalischen Effekte bei Unterwasseraufnahmen gilt es ein Konzept zu erstellen, so dass von der Aufnahme bis zur Präsentation bzw. Auswertung der Daten eine größtmögliche Qualität der Aufnahmen erzielt werden kann.

Das Projekt adressiert dabei die folgenden Teilziele:

• Optimale Erfassung von Stereoaufnahmen unter Wasser (Einzelbilder und Video) mit flexibler Stereobasis (neuartige Unterwasser-Kamera)
• Automatisierte Bildverbesserung der Einzelbilder mit Schwerpunkt auf Farbkorrektur, Rauschminderung und Schärfe (Softwaremodule zur Aufbereitung von Unterwasseraufnahmen)
• Automatisierte Bildverbesserung der Videoaufnahmen mit Schwerpunkt auf Farbkorrektur, Rauschminderung und Schärfe (Softwaremodule zur Aufbereitung von Unterwasseraufnahmen)
• 3D-Rekonstruktion aus UW-Stereobildern/-sequenzen (Softwaremodule zur Auswertung von Unterwasseraufnahmen)

Projektergebnisse

Es werden neue Ansätze für die automatische Bildverbesserung von Unterwasseraufnahmen prototypisch entwickelt und systematisch erprobt. Dazu sollen innovative Verfahren zum Einsatz kommen, welche die Nachbearbeitung von Unterwasser-Aufnahmen effizient und mit optimalen Resultaten möglich machen.

Die automatische Bildverbesserung umfasst eine Kontrast- und Farbverbesserung der Aufnahmen. Durch Kontrastverbesserung sollen die Texturen in den Bildern verbessert dargestellt werden. Bei der Farbverbesserung soll der von der Wassertiefe abhängige Farbverlust unter Wasser korrigiert werden.

Die Farbverbesserung soll durch Informationen aus der 3D-Rekonstruktion unterstützt werden. Dieser modellgestützte Ansatz bildet eine der wesentlichen Innovationen des Projekts. Da die Absorption der verschiedenen Wellenlängen von Licht vom Abstand der aufzunehmenden Objekte zur Kamera und der Lichtquelle abhängig ist, können zusätzliche Informationen über diese Zustände den Verbesserungsprozess unterstützen.

Im Rahmen dieses Projekts soll dazu die von einem Stereo-Kamera-System berechenbare 3D-Stereo-Tiefe ausgenutzt werden. Um diese in metrischen Einheiten ausdrücken zu können, ist eine Kalibrierung des Stereo-Kamera-Systems notwendig. Durch Lichtbrechung sind herkömmliche Verfahren zur Kalibrierung unter Wasser nicht geeignet.

Projektkonsortium: Fraunhofer IGD, PINKAU Interactive Entertainment GmbH

Bei der Flugverkehrskontrolle handelt es sich um einen komplexen, sicherheitskritischen Arbeitsbereich. Der Markt birgt wenige Innovationen, FluglotsInnen arbeiten schon seit Jahrzehnten mit der gleichen Technologie, welche den Luftraum abstrahiert und zweidimensional visualisiert (RADAR und dessen grafische Benutzeroberflächen). FluglotsInnen sind gezwungen die Situationsübersicht durch die geistige Extraktion der dritten Dimension – also der Flughöhe, die nur anhand von eingeblendetem Text ersichtlich ist – zu erlangen und zu behalten. Erschwerend kommt hinzu, dass die Interpolation der Flugzeugpositionsdaten nur alle 1-4 Sekunden aktualisiert werden. Diese Aufgabe stellt eine sehr hohe kognitive Belastung an die FluglotsInnen dar. Im Rahmen von VAST, das steht für Virtual Airspace and Tower, haben wir die Frage gestellt:

Wie kann mit Hilfe modernster Visual Computing Technologien und Konzepten der Flugverkehr im virtuellen Raum so abgebildet werden, dass die Situationsübersicht besser und einfacher zu erlangen ist?

Projektziele

Das Projektteam überprüfte auch, ob Effizienz (schnellere Entscheidungsfindung) und Sicherheit (Konflikterkennung) durch VAST positiv beeinflusst wird. Nach Interviews mit Stakeholdern und Lotsen wurden zahlreiche Ideen für eine neuartige Darstellung des Luftraumes erstellt. Aus diesen Ideen wurden drei Low-Fidelity Prototypen entwickelt und evaluiert. Aus den Ergebnissen wurde ein High-Fidelity Prototype abgeleitet. Dieser kann den Luftraum in einer bekannten 2D Ansicht darstellen aber zusätzlich kann in eine 3D Ansicht gewechselt werden. Um ein forderndes Szenario abzubilden wurde der Flugraumsimulator NAVSIM (entwickelt von Prof. Carl-Herbert Rokitansky an der Universität Salzburg und in Zusammenarbeit mit der Mobile Communications R&D Forschungs GmbH) mit dem VAST Prototype verbunden. NAVSIM erlaubt eine sprachgesteuerte Interaktion mit den simulierten Flugzeugen.

Der High-Fidelity Prototype wurde von 18 Lotsen aus Österreich und Deutschland sowie von 6 Medienstudenten getestet. Die Evaluierung des High-Fidelity Prototype hat gezeigt, dass die 3D-Darstellung des Luftraumes mindestens gleich oder besser als die bekannte 2D-Darstellung funktioniert. Die Auswertung zeigt Unterschiede in der Meinung über 3D in den Interviews und den Antworten in den Fragebögen und den während der Tests erfassten Daten. Vor allem die Fluglotsen waren zurückhaltend und sehr kritisch gegenüber der 3D-Darstellung, aber die Leistung war in 3D gleich oder besser. Es kann jedoch nicht eindeutig nachgewiesen werden, dass diese Leistung auf die Art und Weise zurückzuführen ist, wie der Flugverkehr visualisiert wird, da es mehrere Einflussfaktoren gibt: (1) Nicht das gleiche Flugdatenverhalten in den Szenarien, (2) die Reihenfolge der Aufgaben blieb für jeden Teilnehmer gleich (Lernfaktor). Um klar zu verifizieren, dass die Leistung der Lotsen auf die Art der Visualisierung zurückzuführen ist, wäre eine weitere Auswertung mit mehr Teilnehmern erforderlich.