„Finde den Stuhl“: Wie Maschinen Kunstgeschichte lernen

Pressemeldung der Universität Passau vom 08.12.2018

Menschen wissen intuitiv, was ein Stuhl ist. Sie haben von klein auf viele Beispiele gesehen und anhand dieser Beispiele gelernt, was einen Stuhl ausmacht: Beine, Sitzfläche, Lehne. Diese Merkmale haben sie so verinnerlicht, dass sie einen Stuhl nicht mehr in seine einzelnen Bestandteile zerlegen müssen, um zu wissen: „Das ist ein Stuhl“. Menschen besitzen die Fähigkeit zum Deep Learning – ein Begriff, der häufig in Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz fällt. Im Projekt Neoclassica bringt ein Team aus Informatikern, einer Informatikerin und einem Historiker Maschinen bei, klassizistische Möbel auf Abbildungen zu erkennen. Sie nutzen dafür neuronale Netze, die Google bereits vortrainiert hat.

Simon Donig ist Historiker und interessiert sich für klassizistische Möbel. Donig hat sich über mehrere Jahre hinweg Expertenwissen angeeignet. Er weiß noch ein bisschen mehr als ein durchschnittlicher Mensch über bestimmte Stühle, kann deren Merkmale und Eigenheiten bestimmten Epochen zuordnen. Zum Beispiel weiß er, dass ein klassizistischer Stuhl in seiner Formsprache auf die Antike zurückgreift. Diese ist schlichter, geradliniger und geometrischer als jene eines barocken Stuhls und weist weniger florale Verzierungen auf. Hier gibt er dieses Wissen an eine Maschine weiter.

Damit die Maschine den Historiker versteht, braucht es die Vermittlung aus der Informatik. Das Team am Passauer Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Digital Libraries and Web Information Systems hat unter der Leitung von Siegfried Handschuh im Projekt Neoclassica den Editor aufgebaut, mit dessen Hilfe der Historiker Donig der Maschine die klassizistische Formsprache beibringen kann. Die Informatikerin Maria Christoforaki hat das Wissen des Historikers modelliert und in eine Form gebracht, die Maschinen verstehen können. Gemeinsam haben sie eine Ontologie aufgebaut, eine Art Wörterbuch für einen Computer.

Die Passauer Ontologie basiert auf dem CIDOC Conceptual Reference Model, das viele Museen weltweit zur Dokumentation des kulturellen Erbes nutzen. Es handelt sich dabei um eine Norm (ISO 21127:2014) für den kontrollierten Austausch von Informationen im Bereich des kulturellen Erbes. Dies soll sicherstellen, dass auch andere Forschende die mit der Neoclassica Ontologie annotierten Daten nutzen können.

Historische Definitionen „füttern“ künstliche Intelligenz

„In dieser Ontologie findet sich die Handschrift von Simon Donig. Und dessen Rechercheleistung“, sagt Prof. Dr. Handschuh, assoziierter Professor an der Universität Passau und Ordinarius für Data Science an der Universität St. Gallen. Donig hat Primärquellen recherchiert, darunter etwa das „Cabinet Dictionary“ aus dem Jahr 1803, in dem der englische Möbelhersteller Thomas Sheraton inspirierende Abbildungen von Stühlen zusammengetragen hat. Darin wiederum taucht der Begriff fauteuil – Armlehnstuhl – auf und wird wie folgt definiert: „Fauteuil, from the French, signifies a large chair.“ Diese Definition findet sich nun auch in der Passauer Ontologie und infolgedessen im CIDOC. Die Ontologie modelliert also das Fachwissen und macht dieses dem Computer zugänglich. Sie ist allerdings nur ein Teil der künstlichen Intelligenz, die das Passauer Team nutzt. Die zweite Komponente ist ein intelligentes, lernfähiges System, ein künstliches neuronales Netz. Dieses identifiziert und klassifiziert die eingespeisten Abbildungen.

Deep Learning funktioniert bei der Maschine ähnlich wie beim menschlichen Gehirn: das künstliche neuronale Netz identifiziert in den verschiedenen Schichten bestimmte Merkmale und gibt diese an die jeweils tiefer liegende Schicht weiter. Es kann die Merkmale auf das Wesentliche reduzieren und generalisieren. Anhand dieses Wissens kann es die Wahrscheinlichkeit berechnen, ob es sich bei einer bislang nicht bekannten Abbildung ebenfalls um einen Stuhl handelt.

Nun ist es zwar so, dass das Team um Neoclassica viele Abbildungen klassizistischer Möbelstücke zusammengetragen hat – insgesamt 1246 Dateien aus namhaften Museen wie dem New Yorker Museum of Modern Art, dem Amsterdamer Rijksmuseum oder der Eremitage in Sankt Petersburg. Allerdings sind das zu wenig, um das Netz erfolgreich trainieren zu können. Für ein Trainingsbeispiel haben sie bisweilen nur fünf bis 20 Abbildungen zur Verfügung. Üblich sind 100 bis 1000.

Um die Treffsicherheit zu verbessern, bedient sich das Forschungsteam in Neoclassica daher eines Tricks: Es setzt auf die Vorarbeit von Google, das das neuronale Netz bereits auf Alltagswissen trainiert hat. Die künstliche Intelligenz kennt also bereits das Konzept Stuhl und erkennt Stühle auf Abbildungen. Klassizistische Objekte hingegen kennt das vortrainierte Google-Netzwerk noch nicht, stattdessen ordnet es die Formen Gegenständen aus unserem heutigen Alltag zu. Einem Laptop, zum Beispiel. Oder einer Mikrowelle. Trainiert mit dem Wissen des Historikers Donig aber schafft es das Netz, klassizistische Möbelstücke selbst auf bislang nicht bekannten Abbildungen mit hoher Zuverlässigkeit zu erkennen. Für den Internet-Giganten Google, der sich auf die Digitalisierung unseres Alltags spezialisiert hat, ist solches Wissen uninteressant. Den Historiker hingegen bringen die neuen Instrumente ins Schwärmen: Sie könnten Expertinnen und Experten aus dem Bereich der Kunstgeschichte ganz neue Chancen eröffnen.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Passauer Centre for eHumanities (PACE) gefördert. (Katrina Jordan)

Externer Link: www.uni-passau.de

Unkaputtbare Betonschutzwand soll Leben retten

Presseaussendung der TU Wien vom 28.11.2018

An der TU Wien wurde eine spezielle Betonmischungsformel entwickelt, die selbst bei einem schweren Aufprall die Bildung gefährlicher Bruchstücke verhindert.

Massive Betonschutzwände werden oft in der Mitte von Autobahnen errichtet, um ein Durchbrechen von Fahrzeugen auf die Gegenfahrbahn zu verhindern. Das gelingt mit modernen Betonschutzwänden bereits sehr gut, aber beim Aufprall kann nicht ausgeschlossen werden, dass Betonteile absplittern und auf die Gegenfahrbahn geraten. An der TU Wien wurde daher eine besonders zähe Betonmischung entwickelt, die ein Absplittern von Bruchstücken verhindert. Bei spektakulären Experimenten mit Sattelschleppern und Bussen wurde die Wirksamkeit der neuartigen Betonschutzwände nun demonstriert.

Zäh, nicht brüchig

„Unser Ziel war es, eine neue Betonsorte zu entwickeln, die hohen dynamischen Belastungen standhält, und nicht spröd und brüchig, sondern zäh und nachgiebig ist“, erklärt Ildiko Merta, Bauingenieurin am Institut für Hochbau und Technologie der TU Wien. Seit Jahren beschäftigt sie sich mit der Entwicklung und der experimentellen Überprüfung spezieller und nachhaltiger Betonsorten.

„Zunächst haben wir verschiedene Materialmöglichkeiten theoretisch untersucht, einige dieser Ideen haben wir dann umgesetzt und an der TU Wien in Belastungsproben die Eigenschaften der neuartige Betone getestet“, sagt Ildiko Merta. In Zusammenarbeit mit dem Kooperationspartner DELTABLOC, einem führenden Entwickler von Fahrzeug-Rückhaltesystemen, wurde ein innovativer Pendelversuch entwickelt, um die dynamische Belastung bei einem Fahrzeug-Anprall im Labor realitätsnah untersuchen zu können. Auf genau definierte Weise ließ man eine 150 kg schwere Last auf die Betonprüfkörper fallen und analysierte ihr Bruchverhalten.

Aus den drei vielversprechendsten Betonmischungen wurden dann echte Betonleitwände hergestellt und in Allhaming in Oberösterreich getestet. Dabei konnte eindrucksvoll gezeigt werden, dass selbst ein 38-Tonnen-Sattelschlepper mit 60 km/h oder ein 13-Tonnen-Bus mit einer Anfahrtsgeschwindigkeit von 70 km/h dem Fahrzeug-Rückhaltesystem aus Beton nichts anhaben kann.

Die Betonwand, die Leben rettet

Das Rückhaltesystem mit der neuen Beton-Formel wurde von DELTABLOC bereits in Spanien und Deutschland verbaut, weitere Projekte sind in Arbeit – damit ist DELTABLOC das erste und einzige Unternehmen weltweit, das Betonleitwände auf diesem Sicherheitsniveau bieten kann.

„Vor Projektbeginn hielten wir es für fast unmöglich, eine Schutzwand herzustellen, bei der sich trotz der Wucht des Anpralls eines 38-Tonnen-Sattelschleppers kein einziges Bruchstück löst. In nur 18 Monaten Entwicklungszeit ist uns dieses Meisterstück gelungen! Diese bahnbrechende Technologie wird weltweit Leben retten!“, freut sich Thomas Edl, Absolvent und Doktor im Bauingenieurwesen an der TU Wien und nun Geschäftsführer von DELTABLOC International.

Die Forschungsarbeiten wurden im Rahmen des COMET K1-Programms „Kompetenzzentrum für elektrochemische Oberflächentechnologie“ durchgeführt, das durch das Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie (BMVIT), durch das Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft (BMWFW) und durch die Länder Oberösterreich und Niederösterreich gefördert wird. (Florian Aigner)

Externer Link: www.tuwien.ac.at

Drehung auch bei Kälte

Presseinformation der LMU München vom 22.11.2018

LMU-Chemiker haben den ersten molekularen Motor entwickelt, der nur mit Licht als Antrieb auskommt und temperaturunabhängig betrieben werden kann.

Molekulare Motoren, die durch externe Energiezufuhr hin gezielte Drehbewegungen ausführen, sind eine wichtige Grundlage für zukünftige Anwendungen in der Nanotechnologie. Vielversprechende Kandidaten für solche Motoren sind Moleküle, die unter Lichteinfluss ihre Struktur ändern. Allerdings benötigen alle bisherigen lichtgetriebenen molekularen Motoren zusätzliche, durch Wärme angetriebene Reaktionen und sind deshalb von der Umgebungstemperatur abhängig. LMU-Chemiker Henry Dube ist nun ein entscheidender Durchbruch gelungen: Mit seinem Studenten Aaron Gerwien hat er den ersten molekularen Motor entwickelt, der vollständig lichtgetrieben und damit temperaturunabhängig ist – bei tiefen Temperaturen ist er sogar schneller. Diese einzigartige Eigenschaft könnte die Einsatzmöglichkeiten zukünftiger Nanomaschinen wesentlich erweitern. Über ihre Ergebnisse berichten die Wissenschaftler im Journal of the American Chemical Society.

Grundvoraussetzung für einen funktionierenden molekularen Rotationsmotor ist eine durch Energiezufuhr erzeugte gerichtete Drehbewegung. Dabei führen mehrere Drehschritte zu einer vollständigen 360 Grad Rotation eines bestimmten Molekülteils um einen anderen. Um zu verhindern, dass sich das Molekül wieder zurückdreht, benötigen alle bisher entwickelten molekularen Motoren sogenannte Ratschenschritte: Darunter versteht man Zwischenschritte, die das Molekül nach einem Drehschritt so verändern, dass die Rückreaktion blockiert wird. Diese Ratschenschritte werden normalerweise durch Wärme induziert. Deshalb laufen die Motoren umso langsamer, je tiefer die Umgebungstemperaturen sind und bleiben bei Kälte schließlich stehen.

Der neue Motor basiert wie frühere von Dube entwickelte Motorsysteme auf dem Molekül Hemithioindigo. Dieses Molekül besteht aus zwei unterschiedlichen Kohlenwasserstoff-Hälften, die über eine chemische Doppelbindung miteinander verbunden sind. „Wir haben es nun geschafft, das Molekül so zu modifizieren, dass drei Teilreaktionen ausreichen, um eine vollständige Rotation des einen Molekülteils um den anderen zu erzielen“, sagt Dube. Alle drei Teilschritte der Drehung werden durch sichtbares Licht angetrieben und kommen ohne thermische Ratschen-Zwischenschritte aus. Alle drei Teilreaktionen werden durch Kühlung sogar effizienter, deshalb kann der neue Motor bei tieferen Temperaturen schneller werden anstatt langsamer. „Die Teilschritte bestehen aus drei unterschiedlichen Photoreaktionen, von denen wir zwei erst dieses Jahr zum ersten Mal direkt experimentell bewiesen haben“, erklärt Dube. Das einzigartige Verhalten des Motors und sein neuartiger Mechanismus werden es nach Überzeugung der Wissenschaftler in Zukunft ermöglichen, molekulare Maschinen zu bauen, die wegen ihrer Temperaturunempfindlichkeit neue Einsatzmöglichkeiten eröffnen werden, die mit herkömmlichen molekularen Motoren unmöglich sind.

Publikation:
Journal of the American Chemical Society 2018

Externer Link: www.uni-muenchen.de

Von der Starterfirma der Saar-Uni zum Wachstumschampion 2019

Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 20.11.2018

Die Instillo GmbH, deren Ursprung im Starterzentrum der Universität des Saarlandes liegt, ist eines der wachstumsstärksten Technologieunternehmen Deutschlands: Für ein Umsatzwachstum von 448,91 Prozent im Zeitraum 2014 bis 2017 hat Instillo im November den „Technology Fast 50 Award“ des Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsunternehmens Deloitte erhalten. Außerdem zählt das Unternehmen zu den „Wachstumschampions 2019“. In einem branchenübergreifenden Ranking der 500 am schnellsten wachsenden deutschen Unternehmen, die das Nachrichtenmagazin Focus und das Statistik-Portal Statista ermittelt haben, belegt Instillo Rang 68 – und in ihrer Branche „Chemie und Pharma“ sogar Rang 1. Das Unternehmen geht auf die Starterfirma „MJR PharmJet“ auf dem Unicampus Homburg zurück.

Mit einem neuartigen Verfahren, kleinste Wirkstoff-Transporter für die Arzneimittel- oder Kosmetikbranche herzustellen, gründete Dr. Bernd Baumstümmler 2010 mit zwei Partnern das Unternehmen „MJR PharmJet“ im Starterzentrum auf dem Campus Homburg. Der Wirkstoff-Transport über die körpereigenen Barrieren wie Darm- oder Lungenschleimhaut ist einer der Forschungsschwerpunkte der pharmazeutischen Forschung an der Saar-Universität und am Helmholtz-Institut für Pharmazeutische Forschung Saarland (HIPS).

Mit ihrer patentierten „Mikrojetreaktor-Technologie“ konnten die Gründer Partikel unterschiedlicher Größe bis hin zu Nanopartikeln erzeugen und in ihnen – unverändert und hochdosiert – Wirkstoffe verpacken. Werden sie vom Patienten zum Beispiel inhaliert, überwinden sie als Nano-Transporter die Lungen-Barriere, liefern eine Antibiotika-Ladung am richtigen Wirkort ab und werden dann vom Körper abgebaut. Diesen Wirkstoff-Paketdienst entwickelten die Gründer für Medikamente, er kommt aber auch bei Nahrungsergänzungsmitteln oder Kosmetik zum Einsatz. Das Verfahren nutzen die Pharma- und Kosmetikindustrie etwa, um neue Produkte herzustellen oder zu prüfen.

Die MJR Pharmjet expandierte schnell. Durch Beteiligungen entstand die Instillo Group, deren technologischer Kern noch immer die MJR PharmJet bildet. Am neuen Standort in Überherrn arbeiten derzeit über 60 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter aus den Disziplinen Chemie, Pharmazie, Biologie, Biotechnologie, aber auch Ingenieure und Betriebswirte.

Neben dem aktuellen „Technology Fast 50 Award“ und der Auszeichnung als Wachstumschampion 2019 zählt Instillo laut dem Wettbewerb TOP 100 außerdem seit Juni dieses Jahres zu den innovativsten Firmen des deutschen Mittelstands.

Insgesamt 389 Firmen sind auf dem Gründer Campus Saar bislang entstanden. Den Start in die Selbstständigkeit unterstützt die Kontaktstelle für Wissens- und Technologietransfer (KWT) der Universität des Saarlandes seit über 23 Jahren: In drei Starterzentren können Gründerinnen und Gründer der Universität günstig Geschäftsräume in räumlicher Nähe zu den Uni-Forschern mieten. Alle Gründungsphasen unterstützt die KWT mit einem großen Angebot zum Beispiel mit Seminaren, Workshops oder Coaching-Programmen.

Externer Link: www.uni-saarland.de

Welser FH OÖ-Wissenschafter entwickeln neuartigen Wildwarner

Pressemeldung der FH Oberösterreich vom 12.11.2018

76.000 Wildtiere kommen laut Kuratorium für Verkehrssicherheit jährlich in Österreich im Straßenverkehr zu Tode. Alle sieben Minuten ereignet sich statistisch gesehen ein Unfall mit einem Wildtier. Die Jägerschaft und die Versicherungen haben großes Interesse, diese Schadensfälle zu minimieren bzw. zu vermeiden. Viele gefährliche Straßenabschnitte werden bereits mit Wildwarnern ausgestattet. Im Auftrag der Firma Dehako haben nun die beiden FH-Professoren Kurt Niel (Messtechnik) und Roland Exler (Elektronik) eine Produktidee in ein neuartiges, elektronisches Gerät entwickelt, das Wildunfälle zukünftig fast gänzlich ausschließen kann.

„Wir haben das bestehende Wildwarngerät der Firma Dehako weiterentwickelt. Es ist kleiner, reagiert nicht nur auf Scheinwerferlicht, sondern auch auf den Schall eines Fahrzeugs. Weiters stehen diese neuen Wildwarner in Funkverbindung, sodass bei naheliegenden Geräten die Warnsignale vorzeitig ausgelöst werden können“, erklärt Roland Exler, der an der FH OÖ in Wels als Lektor Elektronik und digitale Signalverarbeitung unterrichtet. „Zusätzliche Warngeräte können nun auch im Böschungsbereich an Pflöcken angebracht werden, wo kein Schall oder Licht hinkommt. Außerdem sendet das Gerät nicht nur akustische Signale, sondern auch Lichtblitze aus“, fügt der Fachbereichsleiter für Mess- und Regelungstechnik, FH-Prof. Kurt Niel hinzu.

Die beiden Wissenschafter haben dazu die Elektronik neu konzipiert und eine durch Micro-Controller gesteuerte Einheit in Kleinserien hergestellt. Die Geräte sind ganzjährig energieautonom durch Solarzellen und Speicher und robust für alle Witterungsbedingungen.

Oftmals im Straßenbaubudget bereits vorgesehen

Das Land Oberösterreich unterstützt gemeinsam mit Versicherungsunternehmen und dem Oberösterreichischen Landesjagdverband den Ausbau von Wildwarnern an oberösterreichischen Straßen. Mit der Montage akustischer und optischer Wildwarner konnte die Anzahl der Wildunfälle an besonders frequentierten Wildwechselstellen um bis zu 90 Prozent gesenkt werden.

Bei vielen neuen Straßenbauprojekten sind die Wildwarner bereits im Baubudget vorgesehen. „Wenn man nur schätzungsweise eine geringe Schadenssumme von 1.000 Euro pro Schadensfall annimmt, ergäbe das jährlich eine Gesamtschadenssumme in Österreich von 76 Mio. Euro. Die Wildwarner sind um ein Vielfaches billiger als die späteren Schäden an Auto und Natur. Mit diesem neuen Gerätesystem wird es möglich sein, fast alle Wildunfälle zu vermeiden“, sagen die beiden Entwickler, die im Übrigen noch keinen Wildschaden in ihrer Autofahrerkarriere zu verzeichnen hatten. FH-Prof. Kurt Niel konnte die Neuentwicklung kürzlich auf einer wissenschaftlichen Tagung in Bosnien und Herzegowina präsentieren.

Externer Link: www.fh-ooe.at