Autor: Firma Technische Universität Ilmenau

TU Ilmenau setzt auf Künstliche Intelligenz

TU Ilmenau setzt auf Künstliche Intelligenz

Die Technische Universität Ilmenau verstärkt ihre Forschungsaktivitäten in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Data Science. An der Universität und unter dem Dach des Thüringer Zentrums für Lernende Systeme und Robotik an der TU Ilmenau werden eine ganze Reihe von Forschungsprojekten durchgeführt, die menschliches Denken und Lernen auf Computersysteme übertragen, um das Alltagsleben effektiver, komfortabler und sicherer zu machen. Dabei profitieren die Ilmenauer Forscherinnen und Forscher künftig von einem extrem leistungsstarken High-Performance-Computer, der in wenigen Tagen in Betrieb geht und es ermöglichen wird, Forschungsprojekte durchzuführen, in denen enorme Datenmengen bearbeitet werden müssen.

Im Thüringer Zentrum für Lernende Systeme und Robotik (TZLR) koordiniert die TU Ilmenau unter einem Dach alle Aktivitäten der Thüringer Universitäten und Forschungsinstitute in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen, Big Data und Robotik. Jüngst wurde in dem Forschungs- und Transferzentrum das Transferprojekt thuringian AI – kurz thurAI, wobei „AI“ für Artificial Intelligence steht – gestartet. Die TU Ilmenau und die Friedrich-Schiller-Universität Jena bearbeiten gemeinsam mit dem Ilmenauer Institut für Mikroelektronik- und Mechatronik-Systeme (IMMS) und Thüringer Unternehmen zwölf Einzelprojekte in drei zukunftsträchtigen Bereichen: Im Bereich Gesundheitswesen und Medizintechnik erforschen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler intelligente Medizintechnik; in der Produktions- und Qualitätssicherung werden innovative Methoden zur automatisierten Produktionsüberwachung erprobt; und im Bereich Smart City entwickeln Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der TU Ilmenau und des IMMS zusammen mit der Stadt Ilmenau intelligente digitale Lösungen für Effizienz, Bürgerfreundlichkeit und Nachhaltigkeit moderner Kommunen. thurAI wird vom Freistaat Thüringen mit über drei Millionen Euro für drei Jahre gefördert. Über das „Maßnahmenpaket Innovationspotentiale“ finanziert das Land zukunftsweisende Forschungs- und Entwicklungsprojekte in Thüringer Forschungseinrichtungen und Unternehmen.

Um die hochambitionierten Projekte im Zukunftsfeld Künstliche Intelligenz durchführen zu können, wird im Rechenzentrum der TU Ilmenau in Kürze ein von der Thüringer Aufbaubank geförderter sogenannter GPU Cluster in Betrieb gehen. Schließt man mehrere GPUs, leistungsstarke Grafikprozessoren, die sich aufgrund ihrer Architektur besonders gut für High Performance Computing eignen, zu einem Cluster zusammen, wird ihre Performance zusätzlich vervielfacht. Die parallele Verarbeitung riesiger Datenmengen ermöglicht anspruchsvollste Lernprozesse moderner KI-Techniken und die aufwändigen Berechnungen zum Trainieren von KI-Algorithmen werden erheblich beschleunigt.

Von dem neuen GPU Cluster werden auch Forschungsprojekte der TU Ilmenau profitieren, die bereits angelaufen sind. Das von der Carl-Zeiss-Stiftung geförderte Projekt „Engineering for Smart Manufacturing (E4SM)“ erforscht neuartige Assistenzsysteme für die intelligente industrielle Fertigung auf der Basis von maschinellem Lernen. Und in dem fakultätsübergreifenden Projekt CO-HUMANICS werden neuartige Verfahren entwickelt, um mit Technologien wie Augmented Reality älteren Menschen den Kontakt mit ortsfernen Personen in ihrer häuslichen Umgebung zu ermöglichen.

Die TU Ilmenau ist bestrebt, Künstliche Intelligenz und Datenwissenschaften nicht nur in der Forschung stärker zu betonen, die neuen Disziplinen finden auch verstärkt Eingang in die Lehre der Universität – unterstützt durch den Freistaat Thüringen, der an der TU Ilmenau drei zusätzliche Professuren im Bereich Digitalisierung fördert. Die zukunftsträchtigen Fachgebiete Data Science for Engineering, Medizininformatik und Digitale Werkstoffwissenschaften ergänzen sinnvoll die bestehenden Disziplinen der Ilmenauer Fakultäten.

Um ihre Ziele zu erreichen, will die TU Ilmenau die besten Arbeitskräfte nach Thüringen holen – und vielversprechende Talente fördern. Im Rahmen des großen Transferprojekts thurAI kommen künftig in innovativen Formaten wie Summer Schools ambitionierte junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in Thüringen zusammen, um zu speziellen KI-Themen zu forschen. So sind für 2022 die Summer School „Werkstatt Digitalisierung” an der Friedrich-Schiller-Universität Jena und für 2023 die Summer School „Machine Learning in Ingenieurwissenschaften” an der TU Ilmenau geplant. Und in Hackathon-Veranstaltungen – eine Wortschöpfung aus „Hack“ und „Marathon“ – entwickeln die jungen Wissenschaftler gemeinsam Software und Hardware.

Mit ihrer KI-Offensive in Forschung und Lehre kann sich die TU Ilmenau künftig in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Data Science im nationalen und im internationalen Vergleich messen. Der neue GPU Cluster ermöglicht den Einsatz modernster Deep-Learning-Verfahren und verschafft der Universität und ihren Partnern Zugang zu leistungsstärkster Datenverarbeitung. So richten sich Universität, Stadt und Land gemeinsam weiter Richtung Zukunft aus.

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TU Ilmenau: Künstliche neuronale Netze lernen wie der Mensch im Schlaf

TU Ilmenau: Künstliche neuronale Netze lernen wie der Mensch im Schlaf

Forscher der Technischen Universität Ilmenau haben wegweisende Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens erzielt. In einer umfangreichen Studie untersuchten die Wissenschaftler, wie die Wirkmechanismen, die es Menschen ermöglichen, Erlerntes im Schlaf zu vertiefen, auf künstliche neuronale Netze übertragen werden können. Die Forschungsergebnisse werden dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit selbst lernender Maschinen drastisch zu erhöhen.

Erst vor wenigen Jahren konnten Schlafforscher in Experimenten nachweisen, dass der Mensch in der Tiefschlafphase lernt. Die Wissenschaftler bauten auf einer Beobachtung auf, die sie während der Wachphase von Menschen machten: Die Verbindungen zwischen den Nervenzellen, die sogenannten Synapsen, lernen nicht nur aktiv, sondern verstärken oder reduzieren auch chemische oder elektrische Signale der Neuronen, der Nervenzellen. Die Synapsen leiten also Signale nicht nur von Nervenzelle zu Nervenzelle weiter, sondern verstärken auch deren Intensität oder schwächen sie ab. Auf diese Weise versetzen die Synapsen die Neuronen in die Lage, die sich ändernden Einflüsse der Umgebung aufzunehmen und sich ihnen anzupassen. Im Schlaf normalisiert sich dieser Erregungszustand wieder und das Nervensystem kann die in der aktiven Wachphase aufgenommenen neuen Informationen im Gedächtnis verarbeiten und durch Vergessen zufälliger oder unwichtiger Informationen das Gelernte verfestigen und gleichzeitig für die Aufnahme neuer Informationen empfindlicher werden.

Auf diesen Vorgang, den Fachleute als synaptische Plastizität bezeichnen, baute Professor Patrick Mäder, Leiter des Fachgebiets Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme der TU Ilmenau, auf: „Die synaptische Plastizität ist für die Funktion und Leistungsfähigkeit unseres Gehirns verantwortlich und damit die Grundlage des Lernens. Würden die Synapsen immer in einem aktivierten Zustand bleiben, würde dies, wie wir aus Tierversuchen wissen, letztlich das Lernen erschweren. Erst die Erholungsphase während des Schlafs macht es möglich, dass wir das, was wir gelernt haben, im Gedächtnis behalten.“

Die Fähigkeit des synaptischen Systems, dynamisch auf unterschiedlichste Reize reagieren zu können und das Nervensystem stabil und im Gleichgewicht zu halten, ahmen die Forscher der TU Ilmenau in künstlichen neuronalen Netzwerken nach. Mithilfe der so genannten synaptischen Skalierung übertragen sie die Mechanismen, die das dynamische System Gehirn regulieren, auf Verfahren des maschinellen Lernens – mit dem Ergebnis, dass sich die künstlichen neuronalen Modelle ähnlich wirkungsvoll verhalten wie ihr natürliches Vorbild.

Anwendungen für solche hocheffizient arbeitenden selbst lernenden Maschinen finden sich etwa in der Medizin, wenn mit Hilfe zum Beispiel von EEG- oder Tomographieuntersuchungen Krankheiten auf der Basis biologischer Daten erkannt werden. Weitere Anwendungsgebiete sind etwa die Smartgrid-Regelung elektrischer Netze oder die automatisierte Laser-Fertigung.

Die in der Studie der TU Ilmenau entwickelten Methoden, die Selbstregulierungsmechanismen des Gehirns auf künstliche neuronale Netzwerke zu übertragen, wurden im hochrangigen Fachjournal „IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems“ veröffentlicht und haben in der Wissenschaft internationale Beachtung gefunden. Martin Hofmann, Doktorand von Prof. Mäder und Co-Autor der Veröffentlichung, erkennt bei Methoden, die für Anwendungen der künstlichen Intelligenz von der Natur entlehnt wurden, ein großes Problem: die so genannte Überanpassung: „Als Überanpassung bezeichnen wir, wenn ein Modell sich bestimmte Muster in den Trainingsdaten gemerkt hat, aber nicht flexibel genug ist, um damit korrekte Vorhersagen zu unbekannten Testdaten zu treffen. Wir suchen daher nach Wegen, wie sich der Überanpassung entgegenwirken lässt und wie wir stattdessen den Mechanismen der Selbstregulierung des Gehirns näherkommen können.“

Zahlreiche Wirkmechanismen der Biologie haben, angefangen mit den ersten Nachbildungen neuronaler Netzwerke, in die Entwicklung lernender Maschinen Einzug gehalten. Die neuen Erkenntnisse der TU Ilmenau eröffnen Deep Learning, also dem hocheffizienten maschinellen Lernen, zusätzliche faszinierende Möglichkeiten.

IEEE- Veröffentlichung: https://ieeexplore.ieee.org/…

Vereinfachtes Modell lernender biologischer Nervenzellen. Am Ende einer wachen Periode (linke Abbildung) sind synaptische Verbindungen zu Neuronen verstärkt oder abgeschwächt entsprechend dem kurzfristig Erlernten. Gelernte Reize werden in der Schlafperiode (mittlere Abbildung) bewertet und angepasst, dabei werden die entsprechenden synaptischen Verbindungen auf ein mittleres Niveau skaliert. Die letzte Phase (rechte Abbildung) zeigt die angeglichenen Verbindungen zu Beginn der nächsten wachen Periode. Dieser Prozess wurde jetzt auf künstliche neuronale Netze übertragen und steigert deren Leistungsfähigkeit deutlich.

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Lernen 4.0: Projekt zur digitalen Lehre an der TU Ilmenau

Lernen 4.0: Projekt zur digitalen Lehre an der TU Ilmenau

An der Technischen Universität Ilmenau startet ein Projekt zu innovativen Formaten einer digitalen Hochschullehre: ein Grundlagenkurs für angehende Ingenieure, der die Vorteile von Präsenz- und digitaler Lehre verbindet. Bereits Mitte des kommenden Sommersemesters, im Frühsommer, soll der neue Grundlagenkurs in Teilen angeboten werden. Das Projekt SIMGAM wird im Rahmen des gemeinsamen Programms „Fellowships für Innovationen in der digitalen Hochschullehre“ des Stifterverbandes für die Deutsche Wissenschaft und des Thüringer Ministeriums für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft mit 50.000 Euro für 12 Monate gefördert.

Dr. Meike Hofmann vom Fachgebiet Technische Optik der TU Ilmenau leitet das Projekt SIMGAM – „Simulationen und Games in den Selbstlernphasen eines Blended-Learning-Grundlagenkurses“. Das Projekt entwickelt neue Lernformate, mit denen Studierende Lernphasen ihren persönlichen Bedürfnissen anpassen und so ihr Selbststudium attraktiver gestalten können. Dazu werden digitale Tools, zum Beispiel Videos, Computerspiele und weitere Computeranwendungen, eingesetzt. Lerninhalte werden aufgezeichnet und stehen so jederzeit zur Verfügung. Um zur nächsten Lerneinheit zu gelangen, können Tests absolviert und Punkte gesammelt werden. Durch solche spieltypischen Elemente soll die Motivation der Studierenden erhöht werden, sich selbständig mit Lerninhalten auseinanderzusetzen und ihren Lernfortschritt zu optimieren. Phasen des Selbststudiums werden kombiniert mit Präsenzveranstaltungen oder auch Videokonferenzen oder Hybridveranstaltungen, in denen vertiefende Kenntnisse vermittelt und komplizierte Sachverhalte eingehend erläutert werden. Außerdem können sich Lehrende und Studierende dabei persönlich austauschen – eine für den Lernerfolg essenzielle Voraussetzung.

Das SIMGAM-Projekt wird unter anderem im Rahmen eines Projektseminars durchgeführt. Geplant ist darüber hinaus, studentische Assistenten einzubinden, die mit der Förderung ebenso finanziert werden wie notwendige technische Hilfsmittel. „Das Projekt ist ein Schritt hin zur systematischen Entwicklung innovativer Hochschullehre mit digitaler Unterstützung“, so Prof. Anja Geigenmüller, Vizepräsidentin für Bildung der Universität. Nach ihrer Einschätzung hat die Corona-Pandemie die Hochschullehre nicht nur in Deutschland grundlegend verändert: „Während wir im Frühjahr 2020 eher unfreiwillig auf Online-Lehre umstellen mussten, stehen wir jetzt vor der Herausforderung, das Beste aus beiden Welten – der Online-Lehre und der Präsenz-Lehre – zu einer neuen Lehrqualität zusammenzufügen“. Die Kombination von Online- und Präsenzformen in der Lehre sei ein Gebot der Stunde. Eine Rückkehr zu ausschließlicher Präsenzlehre hält die Vizepräsidentin für ausgeschlossen: „Bei allen Einschränkungen haben Studierende und Lehrende auch viele Vorteile der Online-Lehre erfahren: zeitliche und örtliche Flexibilität, die Möglichkeit zur selbstbestimmten Erarbeitung und Wiederholung von Lerninhalten, neue didaktische Konzepte. Diese Erfahrungen werden die Bewertung von Lehrangeboten, Studienmodellen und mithin von Studienstandorten zukünftig beeinflussen. Projekte wie SIMGAM sind daher überaus wichtig für die Attraktivität der TU Ilmenau.“

Anja Geigenmüller ist auch stolz darauf, dass sich eine Nachwuchswissenschaftlerin der TU Ilmenau im Wettbewerb um Fördermittel erfolgreich durchsetzen konnte: „Ich möchte das Engagement junger Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, innovative Lehrformen zu entwickeln, ganz besonders hervorheben. Eine Sicherung von Fachkräften funktioniert nur mit attraktiven Studiengängen, engagierten Lehrenden und innovativen Lehrkonzepten. Dafür sollten wir auch mit Blick auf den wissenschaftlichen Nachwuchs nicht nur exzellente Forschung würdigen, sondern auch exzellente Lehre.“

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TU Ilmenau: 2. Thüringer KI-Forum vernetzt und unterstützt Forscher und Unternehmen beim Einsatz lernender Systeme

TU Ilmenau: 2. Thüringer KI-Forum vernetzt und unterstützt Forscher und Unternehmen beim Einsatz lernender Systeme

Unter der Schirmherrschaft des Thüringer Ministeriums für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft (TMWWDG) veranstaltet das Thüringer Zentrum für Lernende Systeme und Robotik (TZLR) unter Leitung der Technischen Universität Ilmenau am Montag, 7. Dezember 2020, gemeinsam mit dem Thüringer ClusterManagement, das 2. Thüringer KI-Forum zu den Themen Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und Assistenzrobotik. Eröffnet und moderiert wird die Online-Veranstaltung um 12.30 Uhr von Prof. Kai-Uwe Sattler, Vorläufiger Leiter der Universität. Interessierte können sich noch bis 6. Dezember unter https://tzlr.de/… anmelden. Die Teilnahme ist kostenfrei.

„Bereits das erste KI-Forum im Mai 2019, das den Grundstein für einen Austausch- und Kommunikationskanal zum Thema Künstliche Intelligenz gelegt hat, hat ein reges Interesse an den Themen KI, Maschinelles Lernen und Assistenzrobotik sowohl in der Forschung als auch in der Thüringer Wirtschaft gezeigt“, so Dr. Stefan Hagedorn, Geschäftsstellenleiter des TZLR. „Mit dem diesjährigen Forum möchten wir die Thüringer Unternehmen und Forschungseinrichtungen noch besser vernetzen und beim Einsatz lernender Systeme unterstützen.“ Geplant sind spannende Vorträge und Diskussionen über aktuelle Entwicklungen in der Forschung und Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz im betrieblichen Umfeld. Dabei werden sowohl Grundlagen der KI-Methoden und Anwendungsbeispiele in der Praxis als auch rechtliche und ethische Fragen bei der praktischen Umsetzung behandelt.

Mit Prof. Volker Markl haben die Veranstalter dafür einen der führenden Datenwissenschaftler eingeladen. Als Forschungsgruppenleiter der Gruppe „Intelligente Analytik für Massendaten“ (IAM) am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) spricht er in seiner Keynote zum Thema „Big Data und KI“ über die Basis von Lernenden Systemen und den Ausgangspunkt für die meisten Anwendungen: Daten.

Eine solche Anwendung ist die Assistenz- und Service-Robotik, die sich mit der direkten Interaktion zwischen Mensch und Roboter beschäftigt. In diesem Bereich hat Prof. Horst-Michael Groß als Leiter des Fachgebiets Neuroinformatik und Kognitive Robotik an der TU Ilmenau langjährige Forschungserfahrung: Wie bringe ich einen Menschen dazu mir zu helfen? Wie biete ich ihm meine Hilfe an? Solche und ähnliche Fragen gehören ebenso zu seinen Forschungsthemen wie die praktischen Fragen der Objekterkennung oder der Orientierung in Gebäuden und werden in seiner Keynote zum Thema „Robotik als verkörperte KI“ erläutert.

Mit der Akzeptanz von KI-Systemen im Allgemeinen befasst sich der dritte Keynote-Speaker: Prof. Armin Grunwald beschäftigt sich als Professor für Technikphilosophie am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und als Leiter des Büros für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag maßgeblich mit ethischen Fragen von KI bei der Umsetzung eines „ecosystem of trustworthiness“, wie es die europäische KI-Strategie vorsieht: Welche Anforderungen bedarf es bei der Entwicklung von KI-Systemen? Wie können diese in die Entwicklung integriert werden? Antworten darauf gibt er in seinem Vortrag „Ethische Nutzung von KI“.

Weitere Vorträge befassen sich mit den Themen Machine Listening, Schadstellenerkennung mittels Deep Learning, dem Bauhaus.Mobility.Lab, KI in der Produktion, Enterprise AI Canvas, dem TZLR als Transferzentrum und Robot-Recht. Zum Abschluss gibt es eine Panel-Diskussion zum Thema „KI in Thüringen – endlich erwacht?”

Das TZLR ist eine gemeinsame Einrichtung Thüringer Universitäten und Forschungseinrichtungen unter Leitung der TU Ilmenau. Ausgehend vom Leitmotiv eines verantwortungsvollen Umgangs mit KI-Technologien bündelt und koordiniert das Zentrum die Expertise verschiedener Forschergruppen der TU Ilmenau, der Friedrich-Schiller-Universität Jena, des Fraunhofer IOSB, Institutsteil Angewandte Systemtechnik AST, und des DLR – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt. Es versteht sich als thüringenweite Kontakt- und Schnittstelle zwischen Universität, außeruniversitären Forschungseinrichtungen und Wirtschaft und wird mit Mitteln der Carl-Zeiss-Stiftung und des Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft (TMWWDG) gefördert. Ein Verein zur Förderung von Grundlagenforschung, anwendungsorientierter und vorindustrieller Forschung auf den Gebieten Künstliche Intelligenz, Lernende Systeme, Data Science und Robotik in Thüringen und zum Transfer innovativer Forschungsergebnisse in Wirtschaft, Gesellschaft und Politik befindet sich derzeit in Gründung. Nähere Infos unter https://tzlr.de/

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Forscherteam der TU Ilmenau gewinnt „FAIRest Dataset“-Preis

Forscherteam der TU Ilmenau gewinnt „FAIRest Dataset“-Preis

Zwei Wissenschaftler der Technischen Universität Ilmenau haben den „FAIRest Dataset“-Preis gewonnen. Der eingereichte Datensatz der Preisträger Prof. Patrick Mäder und Michael Rath vom Fachgebiet Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme berücksichtigte die FAIR-Prinzipien Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – zu Deutsch: auffindbar, zugänglich, interoperabel, also fähig, ihn mit anderen Datensätzen und Computersystemen zu kombinieren, sowie wiederverwendbar – am besten. Neben den Wissenschaftlern der TU Ilmenau gewann auch ein Forscherteam der Bauhaus-Universität Weimar den „FAIRest Dataset“-Preis. Der mit 2000 Euro dotierte Preis wurde vom Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement der Thüringer Hochschulen erstmals ausgelobt und wird am 29. Juni verliehen.

Der in der deutschen Hochschullandschaft einzige Preis seiner Art wird vom Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement der Thüringer Hochschulen ausgelobt, um unter den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern ein größeres Bewusstsein für den Umgang mit Forschungsdaten zu erreichen, um die Ziele und Anforderungen von gutem Datenmanagement zu verdeutlichen und um die Nachnutzung von Forschungsdaten zu verbessern. Dem Netzwerk gehören die Thüringer Universitäten Erfurt, Ilmenau, Jena und Weimar an. Finanziert wird es von den vier Universitäten und dem Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft. Die vier Kontaktstellen bieten Forscherinnen und Forschern aller Thüringer Hochschulen kompetente Beratung und Schulungen rund um das Thema Forschungsdatenmanagement und organisieren jedes Jahr die Thüringer FDM-Tage, in deren Rahmen auch die Preisträger des Wettbewerbs „FAIRest Dataset“ geehrt werden. Die Preisverleihung erfolgt am 29. Juni während der Auftaktveranstaltung „FAIR Together“, die um 13 Uhr beginnt. Wegen der Einschränkungen aufgrund der Corona-Pandemie findet die Veranstaltung online statt.

Informationen zum „FAIRest Dataset“-Preis, zur Preisverleihung, die live gestreamt wird, und zum Thüringer Kompetenznetzwerk Forschungsdatenmanagement: www.forschungsdaten-thueringen.de.

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TU Ilmenau: Pflanzenbestimmung mit Flora Incognita App im März verzehnfacht

TU Ilmenau: Pflanzenbestimmung mit Flora Incognita App im März verzehnfacht

Das Forscherteam des „Flora Incognita“-Projekts freut sich über den derzeit starken Anstieg der Nutzung ihrer gleichnamigen App für Smartphones, mit der die wildwachsenden Pflanzen Deutschlands per Foto bestimmt und die Beobachtungen digital gesammelt werden können.

Im Projekt „Flora Incognita“ arbeiten Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen der TU Ilmenau und des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie Jena fächerübergreifend an Methoden zur halbautomatischen Pflanzenbestimmung. Die Nutzung der Flora-Incognita-App ist aktuell enorm: Im März 2020 verzeichnete das Projektteam mit etwa 15.000 Pflanzenbestimmungen am Tag eine Verzehnfachung der Pflanzenbestimmungen im Vergleich zum gleichen Zeitraum im Vorjahr. „Wir sehen ganz klar, dass die Menschen sich gerade auf das fokussieren, was sie umgibt. Wir erhalten eine Vielzahl von positiven Rückmeldungen, dass in den letzten Wochen das Bewusstsein von regionaler Vielfalt gestärkt werden konnte und die Menschen Freude daran haben, ihre Artenkenntnis auf langen Spaziergängen durch die nähere Umgebung zu erweitern“ sagt der Ilmenauer Informatiker und Leiter des Flora-Incognita-Projekts, Professor Patrick Mäder.

Viele Anfragen erreichen das Team derzeit auch von Schulen und Universitäten, die die App in ihren Unterricht und ihre e-Learning Angebote einbeziehen möchten. Speziell für Lehrer und Lehrerinnen stellt das Team Arbeitsblätter zum Download bereit, die die Gestaltung von Unterrichtseinheiten zum Thema Pflanzenerkennung erleichtern.

Die der gewonnenen Vielzahl an Daten ermöglicht es den Forschern nun auch, ihre wissenschaftlichen Auswertungen zu erweitern. So arbeitet das Flora-Incognita-Team auf Grundlage der Daten intensiv daran, die Veränderung im zeitlichen Auftreten von Arten zu erkennen. „Im Vergleich zum letzten Jahr konnten wir in diesem Jahr beispielsweise eine deutliche Verschiebung der Blühzeit der Winterlinge, der Eranthis hyemalis, verzeichnen“, so Dr. Jana Wäldchen, Teilprojektleiterin in Jena. „Mit Hilfe solcher Daten können wir feststellen, wie sich die Entwicklung von Pflanzen verändert und Trends für die Zukunft vorhersagen."

Mit der App „Flora Incognita“ können Laien und Experten alle wildwachsenden Pflanzenarten Deutschlands und angrenzender Gebiete bestimmen. Die App wurde bereits 990.000-mal installiert, die Zahl der Pflanzenbestimmung pro Tag reicht bis zu 60.000.

Die Flora Incognita Apps werden durch die Technische Universität Ilmenau und das Max-Planck-Institut für Biogeochemie Jena entwickelt. Ihre Entwicklung wurde gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung, das Bundesamt für Naturschutz mit Mitteln des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit sowie das Thüringer Ministerium für Umwelt, Energie und Naturschutz und die Stiftung Naturschutz Thüringen.

 

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TU Ilmenau als Aussteller für „Woche der Umwelt“ ausgewählt: App für den Vergleich von Lebensmitteln

TU Ilmenau als Aussteller für „Woche der Umwelt“ ausgewählt: App für den Vergleich von Lebensmitteln

Die TU Ilmenau ist mit ihrem Projekt „Back to the Roots II“ bei der „Woche der Umwelt“ am 9. und 10. Juni im Park von Schloss Bellevue Berlin präsent. Eine Expertenjury hatte aus über 440 Bewerbungen 190 Projekte rund um die Themen Umweltschutz und Nachhaltigkeit ausgewählt.

Die Woche der Umwelt wird traditionell vom Bundespräsidenten in Zusammenarbeit mit der Deutschen Bundesstiftung Umwelt ausgerichtet.

Allgemein heißt es aktuell, Ernährung solle fleischarm, regional und saisonal sein, um die Umwelt nicht zu stark zu beanspruchen. Doch was genau bedeutet der Konsum von Äpfeln im Mai im Vergleich zu einer konservierten Fruchtgrütze? Wie unterscheidet sich eine konventionelle Pizza von einer Bio-Pizza? Wie sind die jeweiligen Umwelt-auswirkungen des Konsums solcher Produkte? Und erhält mein Körper mit dem ökolo-gisch besseren Produkt auch gleichzeitig genügend Nährstoffe? Im Rahmen des von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt seit 2018 geförderten Projektes „Back to the Roots II“ entwickelten die Wissenschaftler der TU Ilmenau in Zusammenarbeit mit For-schern der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg eine App, die die Vergleichbar-keit von Lebensmitteln hinsichtlich ihrer Umweltauswirkungen und Gesundheitswerte konkret und im Detail ermöglicht.

Dazu sammeln, verknüpfen und analysieren die Forscher unterschiedlichste Daten über Lebensmittel so, dass es möglich ist, Lebensmittel hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Gesundheit und ihrer Nachhaltigkeit zu bewerten. Die Nutzer müssen dafür nur mit dem Handy den Barcode der Produkte scannen und können anschließend Bewer-tungen und weitergehende Informationen einsehen und verschiedene Produkte ver-gleichen. Konsumenten erhalten damit die Möglichkeit, objektive Kaufentscheidungen zu treffen.

„Nachhaltigkeit ist heute in aller Munde und eines der erklärten Zielsetzungen der Ver-einten Nationen“, so der Projektleiter und Leiter des Fachgebietes Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme der TU Ilmenau, Professor Patrick Mäder. „Mit unseren Forschungsergebnissen wollen wir einen Beitrag dafür leisten und zugleich ein weite-res Beispiel für die vielfältigen Möglichkeiten interdisziplinärer Zusammenarbeit im Zuge der Digitalisierung und Künstlichen Intelligenz zum Nutzen von Mensch und Um-welt vorstellen. Wir freuen uns sehr über die Einladung des Bundespräsidenten, unser Projekt und eine erste Version der App im Rahmen der Woche der Umwelt einer breiten Öffentlichkeit zu präsentieren.“

Weitere Informationen: https://www.woche-der-umwelt.de/…

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TU Ilmenau und Universität Jena entwickeln intelligente Medizintechnikgeräte

TU Ilmenau und Universität Jena entwickeln intelligente Medizintechnikgeräte

Die Technische Universität Ilmenau und die Friedrich-Schiller-Universität Jena starten ein gemeinsames Forschungsprojekt, in dem die Sicherheit und Genauigkeit medizintechnischer Messgeräte erhöht werden soll. Im Projekt „LearningProducts – Maschinenlernstrategien für intelligente Produkte in der Medizintechnik“ entwickeln die Forscher innovative Methoden zum Einbau von „Intelligenz“ in medizintechnische GeräteAn dem Projekt beteiligt sind die drei Fachgebiete der TU Ilmenau Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme, Biomedizinische Technik sowie Datenbanken und Informationssysteme, außerdem die Computer Vision-Gruppe der Universität Jena.

Thüringen gilt als Hochburg für Medizintechnik. Zahlreiche Unternehmen entwickeln, produzieren und vertreiben hier innovative medizintechnische Messgeräte, so zum Beispiel Mikroskope, Kameras für die Augenheilkunde, Tomographen, Elektroenzephalographen und Ultraschallgeräte. Mit einem jährlichen Umsatz von fast einer Milliarde Euro ist die Medizintechnik nach der Ernährungs- und der Kraftfahrzeugbranche der drittstärkste Wirtschaftszweig in Thüringen. In der fortschreitenden Digitalisierung sieht der Prorektor für Wissenschaft der TU Ilmenau, Professor Kai-Uwe Sattler, für die medizintechnischen Unternehmen große Chancen: „Dank der heute verfügbaren hohen Rechen-, Speicher- und Netzwerkkapazitäten können Produkte vernetzt und neue Geschäftsmodelle entwickelt werden. Unser Projekt eröffnet Thüringer Unternehmen in der Medizintechnikbranche enorme wirtschaftliche Chancen.“

Im Forschungsprojekt „LearningProducts“ entwickeln die Wissenschaftler aus Ilmenau und Jena innovative Methoden für intelligente Vorschlags- und Entscheidungssysteme, die die Bedienung medizintechnischer Geräte und die Auswertung ihrer Messergebnisse unterstützen und überwachen. „Das Erklären der Ergebnisse einer Maschine ist ein wichtiger Schlüssel für den Erfolg“, weiß Professor Joachim Denzler von der Computer Vision-Gruppe der Uni Jena. „So können Entscheidungen nachvollzogen, aber auch im Fehlerfall durch den Menschen korrigiert werden, womit die Akzeptanz solcher Systeme steigen wird.“

Diese eingebaute „Intelligenz“ soll die Anwendung der Geräte erleichtern, Bedienungsfehler vermeiden und die korrekte Analyse der Messdaten sicherstellen und vereinfachen.  Dabei sind die Einsatzgebiete überaus vielfältig: von der Auswertung von Mikroskop-Aufnahmen über die Hirnstrommessungen bis zur Einstellung von Tomographen. 

Zugleich möchten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler mit ihren Forschungsarbeiten die Sicherheit gespeicherter Daten maximieren. Da in der Medizintechnik sehr sensible menschliche Daten erfasst werden, unterliegt die Entwicklung medizinischer Produkte besonders hohen Standards bezüglich Datenschutz und Datensicherheit. Die Wissenschaftler arbeiten daher an Möglichkeiten, medizinische Daten zur Weiterentwicklung und Verbesserung der Geräte zu nutzen, ohne dass sie preisgegeben werden müssen. Der Koordinator des Forschungsprojekts, Professor Patrick Mäder, Leiter des Fachgebiets Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme der TU Ilmenau, strebt dabei das sogenannte verteilte Trainieren von intelligenten Modellen an: „Das heißt, dass die Daten, zum Beispiel Mikroskopbilder, EKG-Daten, MRT-Scans oder Pulsmessungen, nicht, wie sonst üblich, zum Trainieren von Modellen der Künstlichen Intelligenz an einer externen Stelle zusammenkommen müssen. Sie sollen stattdessen bei den Eigentümern, den Patienten, oder bei deren Bevollmächtigten, Ärzten und Kliniken, vor Ort verbleiben und trainiert werden. Dieser Ansatz gewährleistet größtmögliche Sicherheit der Daten.“ Da es für die Vorgehensweise des verteilten Trainierens bislang keine Methodik gibt, ist es das Ziel der Wissenschaftler um Prof. Mäder, weltweit erstmals ein solches Verfahren zu entwickeln.

Das Forschungsprojekt „LearningProducts“ wird vom Bundesland Thüringen im Rahmen des Programms „ProDigital“ mit 1,35 Millionen Euro aus Landes- und EU-Mitteln für fünf Jahre gefördert. Mit ihrem Projektantrag hatte sich die TU Ilmenau erfolgreich an der ersten Förderrunde des neuen Programms des Thüringer Ministeriums für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitale Gesellschaft „ProDigital“ beteiligt, das Bestandteil der „Thüringer Strategie für die Digitale Gesellschaft“ ist. Damit will die Thüringer Landesregierung es ermöglichen, die Grundlagen für digitale Innovationen zu erforschen und für die Gesellschaft nutzbar zu machen. Bereits während das Projekt durchgeführt wird, sollen Forschungsergebnisse in die Herstellung innovativer Produkte überführt werden, mit denen die Thüringer Medizintechnik sich im globalen Wettbewerb zukunftsweisend aufstellen will.

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TU Ilmenau macht Systeme zur Verarbeitung digitaler Daten ausfall- und angriffssicher

TU Ilmenau macht Systeme zur Verarbeitung digitaler Daten ausfall- und angriffssicher

Die Technische Universität Ilmenau führt ein Forschungsprojekt an, in dem Systeme zur Verarbeitung digitaler Daten gegen Störfälle widerstandsfähig gemacht werden. Am Beispiel der Energiewirtschaft wird ein innovatives Software-Design entwickelt, das ausfall- und angriffssicher ist. Dieses neuartige System-Design könnte künftig auf das gesamte Internet der Dinge ausgeweitet werden.

Im Zeitalter der Digitalisierung sind in der Energiewirtschaft Systeme zur Verarbeitung digitaler Daten, die sicher und widerstandsfähig gegen Störfälle sind, von elementarer Bedeutung. Ein Beispiel: Daten, die für den reibungslosen Betrieb von Stromnetzen verarbeitet werden, müssen gegen vielfältige Störungen gesichert sein, damit das Netz nicht zusammenbricht. Auch für die Optimierung energiewirtschaftlicher Prozesse und für die Nutzung von Lastverschiebepotenzialen, etwa durch E-Mobilität und Speicher, ist der fehlerfreie Austausch von Daten von großer Bedeutung. Ebenso wie für den störungsfreien Betrieb sogenannter Smart Meter: Allein in Thüringen werden in den kommenden Jahren 120.000 dieser intelligenten Zähler zur Messung des Energieverbrauchs, von denen die Kunden erwarten, dass sie vollkommen störungsfrei und korrekt funktionieren, in Haushalten installiert. Die Verarbeitung solcher digitalen Daten stellt nicht nur hohe Anforderungen an ihre fehlerfreie Verwendung, sondern auch an den Schutz vor Ausfällen und vor Angriffen von außen und nicht zuletzt auch an den Datenschutz.

In dem soeben gestarteten Forschungsprojekt reDesigN („Resilience by Design für Internet of Things-Datenplattformen“), das die TU Ilmenau gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB, Institutsteil Angewandte Systemtechnik Ilmenau, und zwei Thüringer Unternehmen durchführt, entwickeln Wissenschaftler und Ingenieure neue Konzepte für ein widerstandsfähiges Energiemanagement. Dabei streben sie beispielsweise an, dass bei einer ungeplanten Änderung des Betriebs eines Stromversorgungsunternehmens, etwa dem Ausfall der Kommunikation, die Energieversorgung weiterhin sichergestellt ist.

Bereits während des Projekts berücksichtigen die Wissenschaftler der TU Ilmenau und des Fraunhofer IOSB-AST, dass die Erkenntnisse, die sie in Bezug auf den Energiebereich gewinnen, ausgeweitet werden können auf das Internet der Dinge, also auf die globale technologische Infrastruktur, die es ermöglicht, physische und virtuelle Gegenstände miteinander zu vernetzen und zusammenarbeiten zu lassen. Auch die Industrie 4.0, also die umfassende Digitalisierung der industriellen Produktion, soll in Zukunft von dem in Thüringen entwickelten System-Design für sichere Daten profitieren.

Das reDesigN-Projekt, das eine Laufzeit von drei Jahren und ein Gesamtvolumen von 2,2 Millionen Euro hat, wird vom Bundesforschungsministerium mit gut 1,8 Millionen Euro gefördert, die restlichen 400.000 Euro sind Eigenanteile der beteiligten Unternehmen. Projektpartner sind das Fachgebiet Datenbanken und Informationssysteme der TU Ilmenau als Konsortialführer, das Fachgebiet Softwaretechnik für sicherheitskritische Systeme, das Fraunhofer IOSB-AST, der Ilmenauer Entwickler von Softwarelösungen für den Energiesektor Cuculus GmbH und die HKW Elektronik GmbH, ein thüringischer Hersteller elektronischer Geräte.

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„Flora Incognita“ – Pflanzenbestimmung mit dem Smartphone

„Flora Incognita“ – Pflanzenbestimmung mit dem Smartphone

Das Projekt „Flora Incognita – Pflanzenbestimmung mit dem Smartphone“ der Technischen Universität Ilmenau und des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie in Jena wurde als offizielles Projekt der „UN-Dekade Biologische Vielfalt” ausgezeichnet. Die Ehrung wird an Projekte verliehen, die sich in nachahmenswerter Weise für die Erhaltung der biologischen Vielfalt auf der Welt einsetzen. Die teilautomatische Erkennung von wildwachsenden Blütenpflanzen in Thüringen mit einem Smartphone soll das Bewusstsein für Artenvielfalt in der Bevölkerung stärken und letztlich zu deren Erhaltung beitragen.

Die Vereinten Nationen haben das Jahrzehnt 2011 bis 2020 zur Dekade für die biologische Vielfalt erklärt. Dadurch soll der weltweite Rückgang der biologischen Vielfalt aufgehalten werden. Um das gesellschaftliche Bewusstsein für biologische Vielfalt in Deutschland zu fördern, zeichnet die deutsche UN-Dekade regelmäßig nachahmenswerte Projekte aus. Das Projekt „Flora Incognita – Pflanzenbestimmung mit dem Smartphone“ der TU Ilmenau und des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie in Jena werteten die Juroren des Wettbewerbs als „bedeutendes Zeichen für das Engagement für die biologische Vielfalt in Deutschland“. Die Auszeichnung solle den Einsatz der Beteiligten für die lebendige Vielfalt als Teil einer weltweiten Strategie würdigen, sodass möglichst viele Menschen sich von diesen vorbildlichen Aktivitäten begeistern lassen und die ausgezeichneten Projekte als Beispiel nehmen, selbst im Naturschutz aktiv zu werden.

Die biologische Vielfalt ist in fast allen Ländern der Erde gefährdet. Für den Schutz und den Erhalt von Biodiversität ist Artenkenntnis eine grundlegende Voraussetzung. Doch die Menschen kennen die Pflanzen und Tiere, die sie umgeben, immer weniger. Naturschutzverbände und Wissenschaftler beklagen in unserer Gesellschaft abnehmende Artenkenntnisse, sogar unter Biologen. Die Bestimmung von Pflanzen mit herkömmlichen Büchern ist für Laien komplex, zeitintensiv und durch die Verwendung zahlreicher Fachtermini schwierig. Und auch Bildbände, die einfacher als Fachbücher Aufschluss über Pflanzen geben, sind im Freiland, zum Beispiel auf einem Sonntagspaziergang, oft nicht verfügbar. Untersuchungen zeigen, dass schon Schülerinnen und Schüler nur wenige Pflanzen- und Tierarten kennen. Diese Entwicklung ist für den Naturschutz gefährlich, denn mit schwindenden Kenntnissen über Tiere, Pflanzen und deren ökologischen Zusammenhängen nimmt in der Bevölkerung die Bereitschaft ab, sich für Naturschutz- und Umweltschutzbelange einzusetzen.

Digitale Kommunikationstechniken und mobile Endgeräte wie Smartphones oder Tablets, die Teil unseres Alltags geworden sind, können diese Lücke schließen. Im Forschungsprojekt „Flora Incognita“ – unbekannte Pflanzenwelt – entwickeln Wissenschaftler der Technischen Universität Ilmenau und des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie in Jena ein Verfahren, mit dem höhere Blütenpflanzen mit mobilen Endgeräten teilautomatisch bestimmt werden können. Der Erkennungsvorgang ist denkbar einfach: Mit der Kamera des Smartphones wird ein Bild der Blüte gemacht. Danach wird die Pflanze automatisch durch eine Erkennungssoftware erfasst und mit einer internetbasierten Datenbank abgeglichen. In die Erkennung werden auch Umwelt- und Standortfaktoren einbezogen und die Nutzer können im Zweifel weitergehende Fragen zur konkreten Fundsituation beantworten oder Bildteile markieren. Durch die automatische Bilderkennung kombiniert mit Nutzerinteraktionen wird die Pflanze – abgestimmt auf das Vorwissen und das Interesse des Nutzers – artgenau bestimmt.

Auf diese Weise zweifelsfrei identifizierte Pflanzen bilden nicht nur den Nutzer weiter. Sie werden zusammen mit ihrem Standort an zentrale Datenbanken von Naturschutzbehörden und Forschungseinrichtungen übermittelt, wo sie dann in einer offenen Plattform privaten Nutzern und Behörden zur Verfügung gestellt werden. Mithilfe dieser Datenbanken können Forscher Arten und deren Veränderung wissenschaftlich dokumentieren – zum Beispiel die Verbreitung invasiver Arten, also von Arten, die Schäden an der heimischen Natur verursachen.

Prof. Kai-Uwe Sattler, Prorektor für Wissenschaft der TU Ilmenau, freut sich über die Anerkennung der Forschungsaktivitäten der Universität: „Wir sind stolz, einen nachhaltigen Beitrag zur Erhaltung der Artenvielfalt zu leisten. Und wir freuen uns, dass die Synergien der TU Ilmenau mit dem Max-Planck-Institut öffentlich geschätzt werden.“ Prof. Markus Reichstein, Direktor des Max-Planck-Instituts für Biogeochemie bestätigt: „Sowohl die Zusammenarbeit zwischen der universitären und der außeruniversitären Forschung als auch die wegweisende Kombination von Ökologie, Geowissenschaften und Künstlicher Intelligenz wird hier mit Vorbildcharakter deutlich.“ In einem solch interdisziplinären Team aus Biologen, Physikern, Medientechnikern und Informatikern zu arbeiten, war für die beiden Projektleiter Prof. Patrick Mäder von der TU Ilmenau und Dr. Jana Wäldchen vom Max-Planck-Institut in Jena eine großartige Erfahrung.

Das Forschungsprojekt wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, vom Bundesamt für Naturschutz und von der Stiftung Naturschutz Thüringen.

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