Agrarroboter mit Künstlicher Intelligenz

Pressemitteilung der OTH Regensburg vom 07.01.2020

An der OTH Regensburg schrauben Studierende an einem intelligenten Roboter, der ohne Glyphosat und für den Preis eines neuen Handys, Bio-Felder von Unkraut befreien soll.

Die Sonne brennt auf die schattenlose Weite, ein scharfer Wind schneidet über die Hügel. Unermüdlich surrt und knattert ein kleiner Roboter zwischen jungen Feldpflanzen umher und scannt mit zwei kleinen Kameraaugen die Umgebung. Immer, wenn die Künstliche Intelligenz (KI) in seiner Platine Unkraut erkennt, fährt ein Stecharm in den Boden und rupft wucherndes Unkraut aus der Erde. Keine tausend Kilogramm wiegt er und keinen Tropfen Glyphosat muss er dabei verteilen. Es ist eine Vision von smarter Landwirtschaft, die weit entfernt wirkt. Doch an der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) gibt es einen Idealisten, der seit einem Jahr an genau dieser Vision bastelt. Prof. Dr. Hermann Ketterl, Fakultät Maschinenbau, entwickelt mit seinen Studierenden einen kleinen Agrarroboter mit künstlicher Intelligenz, der nicht nur Biobauern eine Freude sein soll, sondern auch flexibel und vor allem erschwinglich.

Noch ganz am Anfang

„Seit das mit Glyphosat ein Thema ist, sind viele motiviert, in diese Richtung zu gehen,“ erzählt Prof. Dr. Ketterl, während er zwischen dutzenden „wilden“ Erfindungen im Labor für Mess- und Steuerungstechnik steht. Erst vor einem Jahr startete das erste Agrartechnik-Projekt seines Labors überhaupt. Heute sind schon rund zehn Studierende dabei und einige Masterarbeiten in vollem Gange. Prof. Dr. Ketterl hatte schon Jahre zuvor das Thema angestoßen, hat er doch selbst ein paar Hektar Bioland mit zwei Kühen in Niederbayern. Mit dem Studenten Michael Engel startete es schließlich durch. Engel forscht an einem Konzept zur Reihenerkennung in Getreidefeldern. Im Sommersemester 2019 startete schließlich das Projekt „Agrarroboter“. Für den Anfang der großen Vision soll es erst einmal darum gehen, Futterrüben von Melden zu unterscheiden, einem hartnäckigen Fuchsschwanzgewächs, das vielen Bauern auf die Nerven geht.

Günstige Alternative

Ziel wäre eine kleine Maschine, die sich vor allem auch kleine Biobetriebe leisten können. Die Bauteile sind deshalb günstig, zwei Motoren für je 50 Euro und ein „Raspberry Pi“-Rechner für nochmal 50 Euro. Bislang liegt der Prototyp bei 300 Euro, am Ende sollte er inklusive GPS-Modul, Ladestation und einer schicken Hülle bei unter 1.000 Euro liegen. Auch im Stromverbrauch soll er sehr sparsam sein.

Damit ist die Maschine ein Gegenentwurf zu dem, was bislang auf dem Markt ist. Denn natürlich sind die Regensburger weit davon entfernt, die Ersten zu sein, mit der Idee eines intelligenten Unkraut-Vernichters. Viele technische Universitäten arbeiten bereits an dem Thema. Und auf den Feldern fahren bereits erste Hackgeräte herum. Diese sind jedoch für Großbauern angelegt, müssen noch von einem großen Diesel-Traktor gezogen werden und kosten einen sechsstelligen Betrag. An der OTH Regensburg forschen die Studierenden auf eigene Faust, ohne Zusammenarbeit mit Privatfirmen. „Industrielle Interessen sind da oft andere,“ weiß Prof. Dr. Ketterl, „die haben wenig Interesse an Low-Cost-Alternativen.“

Realistische Ziele

Außerdem, und das will der Professor noch ausdrücklich betonen, ist der Agrarroboter in erster Linie ein Lehrforschungsprojekt. Es geht um die Ausbildung künftiger Ingenieure, die vielleicht in der Zukunft die Agrarwirtschaft verändern werden. Und nicht um den Bau eines marktreifen Produkts innerhalb weniger Monate. Und schon gar nicht um den Bau eines perfekten Roboters, der 100 Prozent des Unkrauts erkennt und sich nie mal irgendwo festfährt. Das ist für den Preis auch nicht möglich. Dennoch geht die Arbeit an der Optimierung des Roboters stetig weiter. Der erste ferngesteuerte Prototyp fährt mit seinen wackeligen Test-Reifen seit wenigen Wochen und auch der mechanische Hackarm ist bereits montiert.

Im kommenden Semester arbeiten Studierende wie der Masterand Clemens Hölscher an der GPS-Positionierung. Masterand Michael Dier will bis dahin die Abstandsermittlung mittels Triangulation mit den beiden Kameras optimiert haben. Und noch in diesem Frühherbst soll ein 50 Quadratmeter großes Testfeld zwischen den Testanlagen für Erneuerbare Energien entstehen. „Dann kann man das mal richtig testen,“ freut sich Prof. Dr. Ketterl bereits, „wenn‘s mal geregnet hat und er verschlammt, wenn Dreckbatzen auf der Linse sind, dann wird‘s erst spannend.“

Externer Link: www.oth-regensburg.de

Faire Dienstpläne: Start-up der Universität des Saarlandes setzt auf Künstliche Intelligenz

Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 20.12.2019

Immer mehr Menschen wollen ihre Arbeitszeit ihren individuellen Bedürfnissen anpassen können. Dynamische und flexible Dienst- und Schichtpläne könnten dabei helfen, tun dies jedoch nur selten. Denn die planenden Personen sind schnell überfordert, existierende Computerprogramme helfen nicht genug. Ändern soll dies eine neue Software, die mithilfe Künstlicher Intelligenz aus den Bewertungen der Mitarbeiter lernt.

„Die Komplexität steigt exponentiell und macht sich bereits bemerkbar, wenn nur zehn Mitarbeiter, deren Wünsche und Arbeitszeiten über 30 Tage hinweg erfasst werden müssen. Ein Mensch kann das  nicht mehr bewältigen“, erklärt Andreas Karrenbauer. Er berät die drei Gründer des Start-ups „ChronoFair“, die vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit dem Exist-Gründerstipendium unterstützt werden. Karrenbauer arbeitet am Max-Planck-Institut für Informatik auf dem Saarland Informatics Campus in Saarbrücken. Dort erforscht er, wie sich komplexe Probleme durch Rechenverfahren lösen lassen.

Zusammen mit Matthias Manderscheid hat Karrenbauer die Grundlagen des Onlinesystems „ChronoFair“ konzipiert. ChronoFair berechnet nicht nur den jeweiligen Dienstplan nach vorgegebenen Nebenbedingungen. Es ermöglicht auch Angestellten, diesen online zu bewerten. Die so erhaltenen Rückmeldungen verarbeitet das System dann mithilfe von Maschinellem Lernen, um in Zukunft noch bessere, auf die individuellen Bedürfnisse zugeschnittene Personalpläne zu liefern. „Bisher ist so etwas bereits an der Kommunikation der Beteiligten untereinander gescheitert, ganz zu schweigen von der rechnerischen Komplexität“, erklärt Karrenbauer.

ChronoFair kombiniert Webtechnologie und Künstliche Intelligenz: Zuerst gibt der Planer online alle notwendigen Daten zu Angestellten und Schichtsystem ein. Angestellte können auch per Browser Wünsche und Präferenzen mitteilen. Das System fasst all diese Daten zusammen und formt daraus ein komplexes Optimierungsproblem, das je nach Anzahl der Angestellten und dem jeweiligen Schichtsystem mehrere Millionen Gleichungen und Ungleichungen umfassen kann. Aus den möglichen Lösungen dafür wählt ChronoFair mittels einer speziellen Bewertungsfunktion die beste aus und schlägt diese als Dienstplan vor. In diesem können nun der Planer und Angestellte online einzelne Schichten und ganze Schichtabfolgen bewerten. „Mit diesen Rückmeldungen und dem Maschinellen Lernen können wir Nuancen berechnen, die zwar für den betrieblichen Ablauf keine Rolle spielen, aber für Mitarbeiter den Unterschied zwischen Schicht-Paradies und Dienst-Hölle ausmachen“, so Karrenbauer. Die Gründer beenden gerade die letzten Softwaretests in Zusammenarbeit mit Hydac. Das saarländische Unternehmen lässt ChronoFair mit den im Unternehmen angewendeten Schichtmodellen und Personalkonzepten rechnen, ohne Personaldaten weiterzugeben. Die Saarländische Wagnisfinanzierungsgesellschaft investiert bereits in das Start-up, zu dessen Gründern auch Paul Manderscheid und Sven Foit gehören.

Externer Link: www.uni-saarland.de

Neue Streaming-Methode verändert die Spielewelt

Presseaussendung der TU Graz vom 02.12.2019

TU Graz-Forscher Dieter Schmalstieg entwickelte ein Verfahren, das die Vorzüge von Cloud Computing und Virtual Reality kombiniert. Damit können Videospiele zukünftig auch auf günstigen und kabellosen VR-Brillen in hoher Qualität dargestellt werden.

Streamingdienste wie Netflix oder Amazon Prime sind längst Normalität. Nun hält die nächste digitale Technologie Einzug in die Unterhaltungsindustrie: Cloud Gaming. Die Technik gleicht jener von Videodiensten. Das Computerspiel läuft auf einem Server des Cloud-Anbieters. Die Spielenden greifen per Internet auf das Programm zu und bekommen Bild und Ton auf jedes beliebige Endgerät geschickt. Voraussetzung ist dabei nicht mehr so sehr die neueste Hardware, sondern eine schnelle Internetverbindung, die die großen Datenmengen von den Rechenzentren zu den Spielgeräten transportiert – möglichst verzögerungsfrei und damit ohne nerviges Ruckeln.

Cloud Computing soll außerdem Virtual Reality-Spiele auf eine neue Stufe heben. Hier stellt der Datenaustausch eine noch größere Herausforderung dar. Die „flüssige“ Darstellung von Sequenzen auf Virtual-Reality-Brillen benötigt eine bis zu zehnmal höhere Rechenleistung als konventionelle Videospiele, da mehr Pixel und mehr Bilder pro Sekunden dargestellt werden müssen. Die traditionelle Videoübertragung stößt hier rasch an ihre Grenzen. Dieter Schmalstieg vom Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen hat mit seinem Team nun ein neues Verfahren entwickelt, das der kabellosen VR-Technologie zum endgültigen Durchbruch in der Spieleindustrie verhelfen kann.

Neues Verfahren verbessert die Latenz drastisch

Das sogenannte „Shading Atlas Streaming“ erlaubt es, die nötige Übertragungsrate deutlich zu senken. „Vereinfacht ausgedrückt streamen wir mit unserem System keine Videos, sondern geometrisch codierte Informationen, die von der VR-Brille decodiert und in ein Bild übersetzt werden“, erklärt Schmalstieg die Technologie.

Die Latenz – also die Verzögerungszeit, die bei der Signalübertragung, beim Zwischenspeichern von Daten oder beim Prüfen von Datenpaketen entsteht – wird mit dem System nicht vermieden, sondern quasi ausgeglichen. „Latenz vollständig zu vermeiden ist unmöglich. Unsere Art der Codierung erlaubt es aber, innerhalb eines kleinen Zeitfensters in die Zukunft korrekte Bilder vorherzusagen. So können wir die Latenzzeit ausgleichen, die wahrgenommene Latenz ist damit nahezu Null“, so Schmalstieg. Konkret werden mithilfe des Shading Atlas Streaming die Pixelfehler in der Darstellung auf ein paar wenige Prozent reduziert, sodass sie nicht als störend wahrgenommen werden.

Effiziente Nutzung vorhandener Hardware

Für die praktische Anwendung ist es wichtig, die neue Technik in bestehende Infrastruktur integrieren zu können. Daher verwenden die Forscher das herkömmliche MPEG-Kompressionsverfahren zum Transport der Daten. Die notwendige Leistung für das Decodieren der 3D-Information ist in VR-Brillen bereits vorhanden. Es ist also keine neue Hardware nötig, um Shading Atlas Streaming nutzen zu können.

Shading Atlas Streaming ist überall dort einsetzbar, wo 3D-Daten anfallen und VR-Brillen zum Einsatz kommen. Mit dem Chiphersteller Qualcomm als Partner wird bereits an einer kommerziellen Umsetzung der Forschungsergebnisse gearbeitet. (Christoph Pelzl)

Externer Link: www.tugraz.at

Gesundheits-App als Fitness-Coach für Familien

Presseinformation des KIT (Karlsruher Institut für Technologie) vom 21.11.2019

Interaktive Software bietet Tipps und Ansporn per Smartphone – Eltern und Kinder motivieren sich gemeinsam zu mehr Bewegung und gesünderer Ernährung

Die Familie prägt die eigenen Ess- und Bewegungsgewohnheiten. Dieser Aspekt spielt eine wesentliche Rolle im Projekt SmartFamily zur digital unterstützten Gesundheitsförderung. Sportwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben gemeinsam mit Experten aus Psychologie, Ernährungswissenschaft und Informatik eine mobile App mit integriertem Gesundheitstrainer erarbeitet. Die Weiterentwicklung der App fördert das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 350.000 Euro.

Mehr Obst und Gemüse essen, öfter mal das Fahrrad nehmen, statt sich ins Auto zu setzen – gemeinsam lassen sich solche Vorsätze leichter verwirklichen. Deshalb setzt das Projekt SmartFamily auf den Teamgeist: Eltern und Kinder stecken sich miteinander Ziele für mehr Bewegung und gesündere Mahlzeiten. In der App legt die Familie fest, was sie gemeinsam innerhalb einer Woche erreichen will. Die Koppelung der Handy-App mit einem Bewegungssensor ermöglicht es, jederzeit Rückmeldungen über die eigenen und familiären Beiträge zum Erreichen des Wochenziels zu erhalten. Der eigene Beitrag bleibt dabei für die anderen unsichtbar.

„Die App bewirkt, dass die Familienmitglieder sich mehr bewegen und gesünder essen, darauf weisen erste Ergebnisse unserer Untersuchung deutlich hin“, sagt Janis Fiedler, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Sport und Sportwissenschaft (IfSS) des KIT. Dort forscht er am Lehrstuhl für Sozial- und Gesundheitswissenschaften von Professor Alexander Woll. 60 Familien hatten in der ersten, mehrjährigen Phase der Studie zur Wirksamkeit der App teilgenommen; ihre Daten werden derzeit ausgewertet.

Bewegungscoach motiviert und informiert

Künftig soll die auf sportwissenschaftlichen Fakten und psychologischen Erkenntnissen basierende App interaktiv und optisch ansprechender werden. Davon versprechen sich die Wissenschaftler eine noch bessere Wirksamkeit der App, die zuvor auf Basiselemente beschränkt war. Jetzt versorgt ein Bewegungscoach in Gestalt einer animierten Figur die App-Nutzerinnen und -Nutzer auf Wunsch bis zu fünf Mal am Tag mit interessanten und mitunter erstaunlichen Fakten rund um die Themen Gesundheit und Ernährung und regt dazu an, sich zu bewegen. Zudem fragt die Figur im Sportdress nach der aktuellen Stimmung, nach der Anzahl der am Tag gegessenen Gemüseportionen, und ob sich die Nutzer wach oder müde fühlen. „Dies hilft uns zu verstehen und erklären, warum jemand sich nicht bewegt und ermöglicht Rückschlüsse auf Zusammenhänge zum Beispiel mit Schlafmangel“, erläutert Sportwissenschaftler Fiedler. Die zweite Phase des Projekts läuft bis 2021 und wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 350.000 Euro gefördert. Die App soll für Öffentlichkeit und Wissenschaft nach Ende der zweiten Projektphase 2021 kostenlos bereitgestellt werden.

SmartFamily und SmartAct: Forschung zum Gesundheitsverhalten in Familien

Im Fokus der Studie SmartFamily – Mobile familienbasierte Intervention zur Förderung des Aktivitäts- und Ernährungsverhaltens – steht die Motivation der Teilnehmenden. „SmartFamily ist in das Forschungsprojekt SmartAct eingebunden, dessen Ziel es ist, mit Hilfe mobiler Technologien wie Smartphones das Gesundheitsverhalten der Menschen langfristig zu verbessern“, sagt Tobias Eckert, wissenschaftlicher Mitarbeiter am IfSS des KIT. Kooperationspartner des KIT im Verbundprojekt sind die Universität Konstanz und die Universität Mannheim. „Im Zentrum steht die Entwicklung und Erprobung einer Toolbox, die eine unmittelbare Rückmeldung zum Gesundheitsverhalten ermöglicht“, so der Sportwissenschaftler. Die Karlsruher Forscher setzen für ihre Studie einen streichholzschachtelgroßen Sensor ein, den die Teilnehmenden mit einem Klipp in Hüfthöhe zum Beispiel am Gürtel befestigen. Er misst nicht nur die Zahl der Schritte, sondern erkennt auch die Bewegungsintensität, zum Beispiel beim Bergauf-Radeln. Entwickelt wurde der Sensor von dem Unternehmen movisens GmbH, das 2009 als Spin-off des KIT gegründet wurde.

Familien zur Teilnahme an der neuen Studie gesucht

Für die Studie mit ihrer weiterentwickelten App suchen die Wissenschaftler des IfSS wieder interessierte Familien – mindestens ein Elternteil und mindestens ein Schulkind, das noch zu Hause wohnt – aus dem Raum Karlsruhe. Wer teilnimmt, erhält eine wissenschaftliche Auswertung seiner sportlichen Aktivität und individuelle Empfehlungen von den Experten. (afr)

Externer Link: www.kit.edu

Zum Schutz der schwächsten Verkehrsteilnehmer – Sicheres Automatisiertes Fahren mit Künstlicher Intelligenz

Pressemitteilung der TH Ingolstadt vom 11.10.2019

Forschungs- und Testzentrum CARISSMA der Technischen Hochschule Ingolstadt stellt aktuelle Projekte zum Fußgängerschutz und die Testanlagen der Zukunft vor

Wer schon einmal scharf bremsen musste, weil ein spielendes Kind plötzlich auf die Straße gelaufen ist, der weiß, welch hohes Risiko eine verzögerte Reaktion bergen kann. Automatisierte Fahrzeuge erkennen gefährliche Situationen schneller und zuverlässiger als der Fahrer und reagieren rechtzeitig durch Bremsen oder Lenken. Das Forschungs- und Testzentrum CARISSMA der Technischen Hochschule Ingolstadt (THI) arbeitet daran, mithilfe Künstlicher Intelligenz kritische Verkehrssituationen zu erkennen und geeignete Maßnahmen einzuleiten.

Schutz von Fußgängern: Vorausschauende Gefahrenerkennung (Pre-Crash)

Eine besondere Berücksichtigung erfährt in der Forschung von CARISSMA der Schutz der Schwächsten, die sogenannten ungeschützten Verkehrsteilnehmer (Vulnerable Road User, VRU). So ermitteln die Wissenschaftler mit Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Bewegungsintentionen von Fußgängern, damit automatisierte Fahrzeuge in kritischen Situationen schnell reagieren können. Damit sollen Unfälle vermieden oder die Unfallfolgen für die Beteiligten minimiert werden.

Mit eigens entwickelten Fußgänger-Dummys testen die Wissenschaftler kritische Verkehrssituationen unter reproduzierbaren Bedingungen. Dadurch kann Künstliche Intelligenz wiederum trainiert werden. Das realitätsgetreue Verhalten eines Dummys hinsichtlich Bewegung und sensoriellen Reflexionsverhaltens ist für die korrekte Interpretation kritischer Situationen und der Bewegungsprädiktion von elementarer Bedeutung. So entwickelten die Wissenschaftler in CARISSMA eine Dummy-Familie mit künstlichen Muskeln, die vollständig auf den Einsatz von metallischen Komponenten verzichtet und damit im Hinblick auf das Radar-Reflexionsverhalten dem eines echten Menschen entspricht.

Bei dem neu entwickelten Kinder-Dummy steht die Implementierung des realen kindlichen Bewegungsverhaltens im Vordergrund. Für den analog zum Erwachsenen-Dummy aufgebauten Kinder-Dummy analysierten und adaptierten sie das Bewegungsverhalten von Kindern: Mit speziellen Bewegungserfassungs-Sensoren (Engl.: Motion Capture Sensors), die während des Gehens an den Körpern der Kinder angebracht wurden, untersuchten sie das Bewegungsverhalten und schufen so eine Referenz für den Kinder-Dummy. So konnten sie ein kinderähnliches Bewegungsverhalten auf den Dummy übertragen. Der Kinder-Dummy erlaubt das Verhalten der Kinder in kritischen Situationen nachzustellen und für die Sicherheitssysteme berechenbar zu machen. So tragen intelligente Fahrzeuge dazu bei, dass sich Kinder im zukünftigen Straßenverkehr sicher bewegen – für uns alle ein gutes Gefühl.

Testverfahren mit authentischen Witterungsbedingungen

Ein besonderes Anliegen von CARISSMA ist es, dass diese Schutzsysteme zuverlässig und möglichst schnell in allen Fahrzeugen verfügbar sind und so viele Leben retten. Hierfür werden in der CARISSMA-Indoor-Versuchshalle für automatisierte Fahrversuche (100 m x 30 m) auf dem Campus der THI einzigartige Versuchsbedingungen geschaffen, die kritischen Situationen in der Realität sehr nahekommen. So wurde von den Wissenschaftlern eine Wetteranlage entwickelt, die es ermöglicht, realitätsgetreuen Nebel und Regen zu erzeugen und damit reproduzierbare Sensor- und Systemtests durchführen zu können – auch in Kombination mit unterschiedlichen Lichtverhältnissen. Dazu haben die Forscher in der Natur vorkommenden Nebel und Regen vermessen und mit den exakt gleichen Charakteristika (Tröpfchengröße, -dichte, -verteilung etc.) nachgebildet. So können bei den Indoor-Fahrversuchen mit Fußgängern authentische Witterungsbedingungen beliebig oft nachgestellt werden.

Einsatz Künstlicher Intelligenz in sicherheitskritischen Anwendungen

Ebenso wie der Mensch lernen automatisierte Fahrzeuge und Testsysteme, mit Hilfe künstlicher Intelligenz kritische Situationen zu erkennen und unfallvermeidende Maßnahmen einzuleiten. CARISSMA forscht gemeinsam mit dem Kompetenzzentrum für Künstliche Intelligenz AININ mit Sitz an der THI an neuartigen Algorithmen und Methoden für die effiziente Implementierung und Nachvollziehbarkeit selbstlernender Systeme. Der Entwurf und die Validierung von sicheren maschinellen Lernverfahren sind eine Voraussetzung für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in sicherheitskritischen Anwendungen, wie dem autonomen Fahren.

Externer Link: www.thi.de