Digitalisierung der Bauindustrie: Schweizer Unternehmen vermarktet Prüfsoftware

Pressemitteilung der Universität Kassel vom 04.09.2019

Eine Softwareentwicklung von Wissenschaftlern der Universität Kassel wird jetzt vom Schweizer Unternehmen Proceq SA für digitale Anwendungen weiterentwickelt und vermarktet. Proceq gilt als eines der führenden Technologieunternehmen im Bereich der zerstörungsfreien Prüfung. Mit der Software InterSAFT können Ultraschallmessungen in hochauflösende Grafiken umgewandelt und ausgewertet werden.

„Dass Proceq und Tectus Dreamlab unsere Software in Zukunft weltweit Prüfingenieuren in der Qualitätsabnahme und Anlagenwartung zur Verfügung stellt, ist ein wunderbares Beispiel für gelungenen Technologietransfer“, erläutert Prof. Dr. Bernd Witzigmann, Fachgebietsleiter Computational Electronics and Photonics an der Universität Kassel, dessen Arbeitsgruppe die Software entwickelt hat. InterSAFT ist ein Softwarepaket, das hochauflösende grafische Darstellungen und Analysen aus Ultraschall-Messdaten generieren kann, wie sie in der zerstörungsfreien Prüfung von Anlagen und Bauwerken anfallen. Unter Wissenschaftlern und Spezialisten genießt InterSAFT bereits jetzt große Anerkennung.

Proceq und die Tectus Group stellen die Kasseler Technologie nun ihren Kunden weltweit zur Verfügung und entwickeln sie innerhalb der digitalen Asset Management Plattform „Eagle“ weiter, teilt die Firma mit. „Wir haben ein Unternehmen als Partner gefunden, das das technologische Know-How und die Marketingexpertise hat, InterSAFT für die Zukunft aufzustellen und zu erweitern und in den internationalen Markt einzuführen. Damit wird es möglich, wissenschaftliche Spitzenforschung, die von meinem Vorgänger Prof. Dr. em. Karl-Jörg Langenberg initiiert wurde, zur Anwendung und Weiterentwicklung zu führen und damit vielen neuen Nutzern zugänglich zu machen“, sagt Prof. Witzigmann.

Dr. Ralph Mennicke, CEO von Proceq SA ergänzt: „Mit InterSAFT haben wir eine Softwareentwicklung akquiriert, die für alle Anwender von Ultraschall-Prüfverfahren in Zukunft äußerst nützlich sein wird. Wir verhelfen damit Spitzen-Technologie aus der Universität zum Durchbruch und zu einer langfristigen Zukunft, um Anwender weltweit produktiver, präziser und zukünftig auch komplett digital arbeiten zu lassen. Die Akquisition dieser wichtigen Software ist ein sehr gutes Beispiel, wie wir unsere Firmenstrategie nachhaltig umsetzen.“

Marcel Poster, Proceq Executive Chairman und CEO der Tectus Group, ergänzt: „Wir investieren hier in unsere Vorstellungen einer ganzheitlichen Bauwerksinspektion, die intelligente Softwarelösungen und umfassende Sensortechnologie verbindet. Ich freue mich, dass wir die wissenschaftlichen Ergebnisse der Universität Kassel zukünftig umfassend nutzen können.“

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KI zur Vorhersage von Proteinstruktur

Presseinformation des KIT (Karlsruher Institut für Technologie) vom 14.08.2019

Die Funktion von Eiweißen wird wesentlich von ihrer Gestalt festgelegt, diese zu bestimmen, war bislang aufwendig und teuer. Ein Team des KIT hat eine effizientere Methode erdacht.

Proteine sind Hochleistungsbiomaschinen: Eiweiße finden sich in jeder Zelle und spielen im menschlichen Körper eine wichtige Rolle, etwa bei der Blutgerinnung oder als Hauptbestandteil von Haaren oder Muskeln. Welche Funktion die molekularen Werkzeuge jeweils erfüllen, lässt sich an ihrer Gestalt erkennen. Forscherinnen und Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) haben eine neue Methode entwickelt, diese Proteinstruktur mittels Künstlicher Intelligenz vorherzusagen.

Proteine können mit anderen Molekülen durch Eindringen oder Umschließen interagieren, je nach Form. Diese lässt sich – anders als beim Blick in den heimischen Werkzeugkasten – nicht ohne weiteres feststellen, sondern nur mit teuren und aufwendigen Experimenten. Forscherinnen und Forscher des Steinbuch Centre for Computing (SCC), dem Rechenzentrum des KIT, haben dafür zunächst Datenbanken für Proteinsequenzen durchkämmt und gleiche Proteine unterschiedlicher Spezies verglichen. „Hämoglobin, das in unserem Körper für den Sauerstofftransport zuständig ist, gibt es auch beim Insekt, bei der Feldmaus und beim Schimpansen“, erklärt Markus Götz, Datenanalyst beim SCC. Den Aufbau eines Proteins kann man sich dabei wie eine Perlenkette vorstellen, an der Proteinteile, die Aminosäuren, aufgereiht sind. Seine dreidimensionale Struktur – und damit seine Eigenschaften – erhält es, indem sich manche weit voneinander entfernte „Perlen“ zu Paaren zusammenschließen und das Protein so falten. Bei verschiedenen Organismen können sich diese Paarungen unterscheiden, die Eigenschaften des Proteins bleiben aber dennoch gleich. „Schädliche Mutationen wurden im Laufe der Evolution ausgefiltert“, sagt Götz.

Das Team um Götz hat nun einer Künstlichen Intelligenz (KI) beigebracht, welche Kopplungen in bekannten Proteinsequenzen evolutionär erfolgreich waren. „Wir erwarten, dass das System so auch Rückschlüsse auf den Aufbau unbekannter Proteinsequenzen ziehen kann“, so Götz. Der Nutzen: „Es ist sehr einfach zu bestimmen, aus welchen Aminosäuren eine Proteinkette besteht. Proteinstrukturen direkt experimentell zu bestimmen, ist aber sehr aufwendig und kostet Millionen“, ergänzt Alexander Schug vom SCC.

Der Ansatz, Kontakte in Proteinen von einer KI vorhersagen zu lassen, ist nicht ganz neu. „Aktuell werden dafür vor allem Methoden aus der Bildverarbeitung eingesetzt“, sagt Götz. Solche Neuronalen Netzwerke könnten Muster gut erkennen. Bei der Proteinstruktur spielten aber besonders jene Kontakte von Proteinteilen eine Rolle, die besonders weit auseinander liegen, weil sie beim Falten einen stärkeren Einfluss auf die Form haben als solche, die nahe beieinander liegen. „Daher verfolgen wir stattdessen einen Ansatz aus der automatisierten Sprachübersetzung. Wir betrachten die Aminosäureketten als Sätze, die in eine andere Sprache übersetzt werden.“ Sogenannte „Self-Attention Neural Networks“ kommen in populären Übersetzungsprogrammen zum Einsatz. Sie können erkennen, welche Teile des Satzes miteinander in Beziehung stehen oder – im Proteinkontext – welche Aminosäuren miteinander einen Kontakt bilden. (mex)

Externer Link: www.kit.edu

Neuer Weltrekord im Codeknacken stellt Online-Sicherheitssysteme in Frage

Pressemeldung der Universität Passau vom 02.08.2019

Unter Beteiligung der Universität Passau hat ein internationales Team von Mathematikern ein neues Verfahren zum Knacken kryptographischer Codes entwickelt und einen neuen Weltrekord aufgestellt. Die Forscher gehen davon aus, dass eine bestimmte Variante von Verschlüsselungssystemen, die aktuell bei der Absicherung von Online-Transaktionen im Einsatz sind, damit nicht mehr sicher nutzbar ist.

Die Kryptographie, die Kunst des geheimen Schreibens, ist etwa so alt wie die Verbreitung der Schrift selbst, ihre Geschichte so spannend wie aufschlussreich. Die Erkenntnisse der Kryptographie finden in unserem Alltag Anwendung in Form von Verschlüsselungs- und Signatursystemen. Derartige Systeme verwenden Zahlen mit hunderten Stellen um zum Beispiel Bankdaten bei Onlinezahlungen oder vertrauliche Informationen im E-Mailverkehr zu schützen. Die Sicherheit der verbreiteten Public-Key-Verschlüsselungsverfahren beruht im Wesentlichen auf zwei algorithmischen Problemen, dem diskreten Logarithmusproblem und dem Faktorisierungsproblem. Dies sind hochgradig schwierige mathematische Probleme, welche bisher selbst bei Verwendung aktueller Supercomputer Billionen von Jahren zur Lösung benötigten.

Fünf Forschende von der Universität Passau, der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), dem niederländischen Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) und der englischen University of Surrey haben nun ein solches Problem geknackt: Sie berechneten diskrete Logarithmen in einem mathematischen Rechenbereich, einem sogenannten binären Körper, mit genau 30750 Bits, was Dezimalzahlen mit 9257 Stellen entspricht. Diese Größe schlägt den vorherigen Rekord in einem Körper mit 9234 Bits bzw. 2780 Dezimalstellen, welcher 2014 von Robert Granger (Surrey), Thorsten Kleinjung (EPFL) und Jens Zumbrägel (Passau) aufgestellt wurde. Dieses Trio hatte bereits 2014 auch einen 128-Bit-sicheren Industriestandard geknackt, der ebenfalls auf dem diskreten Logarithmusproblem basiert.

Seither haben Granger, Kleinjung und Zumbrägel einen noch schnelleren Algorithmus entwickelt. Einige Kryptographieexperten waren bisher weiter von der Sicherheit entsprechender Verschlüsselungsmethoden ausgegangen und empfahlen diese teils sogar explizit zur Verwendung für Zahlen ab ca. 16000 Bits Größe. Zusammen mit Arjen K. Lenstra (EPFL) und Benjamin Wesolowski (CWI) hat das Forschertrio das diskrete Logarithmusproblem nun in 30750 Bits gelöst – und so demonstriert, dass solche Empfehlungen nicht haltbar sind. Der neue Rekord benötigte drei Jahre auf verschiedenen Computerclustern. Dies entspricht ca. 2900 Jahre auf einem Single-Core-PC, wie er bis 2005 Standard war. Auch wenn drei Jahre immer noch nach einer langen Zeit klingen: Die mathematischen Fortschritte der letzten Jahre und die immense Steigerung der Rechenleistung machen deutlich, dass diese Variante von Verschlüsselungssystemen bereits heute keine absolute Sicherheit mehr bietet.

Nach der Einschätzung von Dr. Robert Granger, Lecturer in Secure Systems an der University of Surrey, sei der Weltrekord eine fantastische Leistung, welche zeige, dass dieser bislang wesentliche Teil der kryptographischen Welt nun der Vergangenheit angehören sollte. Andererseits gebe es auch konstruktive Anwendungen solch schneller Algorithmen, sogar in der Kryptographie selbst, weswegen Granger von einer Win-Win-Situation spricht. Prof. Dr. Jens Zumbrägel, Inhaber der Professur für Mathematik mit Schwerpunkt Kryptographie, ergänzt: „Solch großformatige Berechnungen helfen uns zu verstehen, wo Gefahren lauern und können zu Einsichten führen, welche in anderen Szenarien angewandt werden. Deswegen sind diese Experimente immens wichtig für die Beurteilung der Sicherheit der heutigen Kryptographie.“ Zumbrägel stellt jedoch auch klar, dass andere Kryptosysteme, welche etwa auf Faktorisierung oder diskreten Logarithmen in Primkörpern oder elliptischen Kurven beruhen, nach derzeitigem Stand weiterhin sicher seien. (Anja Schuster)

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Feuer löschen ohne Feuer

Pressemitteilung der Universität Kassel vom 03.07.2019

Ein an der Uni Kassel erfundenes virtuelles Feuerlösch-System hilft bei der Ausbildung von Brandschutzhelfern und Feuerwehrleuten. Dabei kommuniziert ein realer Feuerlöscher mit einer virtuellen Trainingsumgebung, die Brände simuliert. Der virtuelle Feuerlöscher ist ein Beispiel dafür, wie Erfindungen der nordhessischen Hochschule mithilfe ihrer Patentvermarktungsagentur den Weg in den Markt finden.

Der virtuelle Feuerlöscher ist eine Entwicklung eines Doktoranden, Frederik Kreckler vom Fachgebiet Technische Informatik. Das Feuer findet allein auf einem Bildschirm oder einer Leinwand statt. Im Innern des Feuerlöschers sind Sensoren eingebaut, die die Bewegungen des Übenden kabellos auf dem Bildschirm spiegeln.

Per Knopfdruck stehen die Löschmittel Wasser, Pulver, Schaum oder Fettbrandlöschmittel und Orte (Küche, Flur oder Büro) zur Wahl. Je nach Ort steht der Übende vor verschiedenen Bränden und kann auch die Auswirkung der verschiedenen Löschmittel ausprobieren. „Beim simulierten Löschen kann man falsch machen, was man im realen Leben lieber nicht falsch macht“, nennt Kreckler einen wichtigen Vorteil des virtuellen Löschens. Mit seinem Feuerlöscher können sogar Kinder das Löschen von Bränden trainieren.

Die Auswertung gibt Rückmeldung, wie schnell der Brand gelöscht und wie viel Löschmittel verbraucht wurde. Per Knopfdruck wird das Löschmittel nachgefüllt. In echten Feuerlöschern ist das Löschmittel teils nach 10 bis 15 Sekunden aufgebraucht – eine wichtige Erfahrung für viele Übenden. „Das Fachgebiet Technische Informatik arbeitet viel mit Feuerwehren zusammen. Da ich Interesse an der Erfindung von Geräten und dem 3D-Druck habe, habe ich mich während der Promotion mit dem Thema befasst. Aus der Mischung beider Sachen kam dann der virtuelle Feuerlöscher heraus“, erklärt Kreckler seine Motivation, sich mit dem Thema Brandschutz zu beschäftigen. Beim Campusfest der Universität Kassel in der vergangenen Woche konnten Neugierige den virtuellen Löscher bereits ausprobieren.

Besonderer Fokus auf Vermarktung von Innovationen aus der Universität

Die Kommerzialisierung der Erfindung wird das Brandschutzunternehmen GLORIA GmbH übernehmen, und hat dazu als ersten Schritt eine Lizenz auf das zugrunde liegende Patent von der Universität Kassel erworben. Den Firmenkontakt stellte die Gesellschaft für Innovation Nordhessen (GINo) mbH her, die von der Universität Kassel beauftragte Patentvermarktungsagentur. Sie verhilft jedes Jahr zahlreichen Erfindungen aus der Nordhessischen Hochschule, die die Entwicklung von Ideen und die Ausgründung von Unternehmen und anderen Start-ups in besonderem Maße unterstützt, zu ihren ersten Schritten auf dem Weg in den Markt. Seit kurzem unterstützt Johann Hirsch die GINo mbH als zweiter Geschäftsführer, der insbesondere für den Bereich „Patentinformationszentrum“ zuständig ist und weitere Geschäftsfelder entwickeln wird. Die GINo mbH hat ihren Sitz im Science Park Kassel, dem gemeinsamen Gründerzentrum von Universität und Stadt.

Seit 2016 koordiniert die Universität Kassel den Verbund hessischer Hochschulen und Forschungseinrichtungen zur Patentverwertung. Das Land Hessen fördert diese Koordination und die Weiterentwicklung von Hochschulerfindungen derzeit mit rund einer Mio. Euro. Nicht zuletzt durch diese Förderung kamen seitdem 18 von bundesweit 67 Weiterentwicklungsprojekten aus dem WIPANO-Programm des Bundeswirtschaftsministeriums aus Hessen, davon die Hälfte aus Kassel.

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Saarbrücker Informatiker sagen mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz Blitz und Donner voraus

Pressemitteilung der Universität des Saarlandes vom 26.06.2019

Anfang Juni hat der Deutsche Wetterdienst innerhalb weniger Tage 177.000 Blitze am Nachthimmel gezählt. Das Naturschauspiel hatte Folgen:  Durch Sturmböen, Hagel und Regen wurden mehrere Personen verletzt. Zusammen mit dem Deutschen Wetterdienst arbeiten Informatikprofessor Jens Dittrich und sein Doktorand Christian Schön von der Universität des Saarlandes nun an einem System, das örtliche Gewitter präziser als bisher vorhersagen soll. Es basiert auf Satellitenbildern und Künstlicher Intelligenz. Um diesen Ansatz genauer zu erforschen, erhalten die Forscher vom Bundesverkehrsministerium 270.000 Euro.

Eine der Kernaufgaben von Wetterdiensten ist die Warnung vor gefährlichen Wetterlagen. Dazu gehören vor allem Gewitter, da diese oft mit Sturmböen, Hagel und heftigen Regenfällen einhergehen. Der Deutsche Wetterdienst setzt dafür das System „NowcastMIX“ ein. Es fragt alle fünf Minuten mehrere Fernerkundungssysteme und Beobachtungnetze ab, um in den kommenden zwei Stunden vor Gewittern, Starkregen und Schneefall zu warnen. „Jedoch kann NowcastMIX die Gewitterzellen erst erkennen, wenn bereits Starkniederschlag auftritt. Daher versucht man mittels Satellitendaten die Entstehung der Gewitterzellen früher zu erkennen, um entsprechend früher davor zu warnen“, erklärt Professor Jens Dittrich, der an der Universität des Saarlandes Informatik lehrt und die Gruppe „Big Data Analytics“ leitet. Zusammen mit seinem Doktoranden Christian Schön und dem Meteorologen Richard Müller vom Deutschen Wetterdienst hat er daher ein System entwickelt, das NowcastMIX bald bei der Vorhersage von Gewittern ergänzen könnte. Ihr Projekt ist ein erster Schritt, um die Einsetzbarkeit von Künstlicher Intelligenz in der Vorhersage von Wetter- und Klimaphänomen zu erforschen.

Um Gewitter in einer bestimmten Region genau vorhersagen zu können, muss die so genannte Konvektion von Luftmassen, also das Aufsteigen erwärmter Luft bei gleichzeitigem Absinken kälterer Luft in der Umgebung frühzeitig und präzise erkannt werden. Das ist bereits seit Langem bekannt. Der Clou des neuen Systems besteht jedoch darin, dass es zum Erkennen dieser dreidimensionalen Luftverschiebungen lediglich zweidimensionale Bilder, nämlich Satellitenbilder, benötigt.

Um auf den zweidimensionalen Bildern zu erkennen, was dreidimensional am Himmel passiert, verwenden die Forscher Aufnahmen, die im Abstand von fünfzehn Minuten fotografiert wurden. Ein Teil der Bildserie für das jeweilige Gebiet geht als Eingabe an einen Algorithmus, der berechnet, wie das zukünftige, nicht eingegebene Bild aussehen würde. Dieses Ergebnis gleichen die Wissenschaftler dann mit dem realen Bild ab. Die Größe der Abweichung zwischen Prognose und Realität, die Forscher nennen es „den Fehler“, dient dann als Eingabe für einen zweiten Algorithmus, den die Forscher mit Hilfe von maschinellem Lernen darauf trainiert haben, den Zusammenhang zwischen Fehlergröße und Auftreten eines Gewitters zu erkennen. Auf diese Weise können sie berechnen, ob es blitzt und donnert oder auch nicht. „Das ist die Stärke, wenn wir Künstliche Intelligenz auf große Datenmengen anwenden. Sie erkennt Muster, die uns verborgen bleiben“, erklärt Professor Dittrich. Auch aus diesem Grund hat er gerade zusammen mit weiteren Kolleginnen und Kollegen den neuen Bachelor- und Master-Studiengang „Data Science and Artificial Intelligence“ initiiert.

Bei Blitz und Donner sei diese Kombination auf jeden Fall „vielsprechend“, so Dittrich. „Alleine auf Basis der Satellitenbilder können wir Blitze mit einer Genauigkeit von 96 Prozent für die nächsten 15 Minuten vorhersagen. Wird das Zeitfenster der Vorhersage weiter geöffnet, verringert sich die Genauigkeit, bleibt aber bei bis zu fünf Stunden immer noch über 83 Prozent.“ Allerdings ist die Quote der Fehlalarme noch zu hoch, so die Forscher. Sie glauben jedoch, diese erheblich senken zu können, wenn sie ihr Modell auf weitere Merkmale trainieren, die beispielsweise auch das aktuell eingesetzte System NowcastMIX nutzt. Um dies genauer zu erforschen, hat das Bundesverkehrsministerium den Informatikern aus Saarbrücken bereits 270.000 Euro bewilligt.

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