DFKI auf der HANNOVER MESSE 2020

Hybrid-robotische Teams in dynamischen Industrieumgebungen, Erzeugung und Verwertung von Datenprodukten in der Lebensmittelindustrie durch Smart Services, umfassende Wahrnehmung komplexer Situationen in Umwelt-, Landwirtschafts- und Geschäftsprozessen, Deep Learning-basierte Montagehilfe mit eXtended Reality Visualisierung für Facharbeiter, Synergien zwischen 5G und KI – auf der HANNOVER MESSE 2020 präsentiert das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) von Montag, 20.4. bis Freitag 24.4.2020 in Halle 25, Stand E11, zahlreiche Innovationen, Projektergebnisse und Forschungsprototypen.

Die Weltleitmesse der Industrie steht in diesem Jahr ganz im Zeichen des Leitthemas „Industrial Transformation“. Der industrielle Wandel schreitet unaufhaltsam voran und wird dabei von den drei Megatrends Digitalisierung, Individualisierung und Klimaschutz getragen. Das DFKI und seine Projektpartner adressieren mit ihrer anwendungsorientierten Forschung entsprechende Fragestellungen und präsentieren auf der Hannover Messe industrienahe Ergebnisse aus den KI-Forschungsfeldern 5G, Deep Learning, Mensch-Roboter-Kollaboration, Erweiterte Realität in Arbeit 4.0, Smarte Services in Industrie- und Geschäftsprozessen sowie Erklärbarkeit von KI-Systeme.

Dass sich auch die KI-Forschung hierzulande dem globalen Wettbewerb stellen muss, ist nicht neu. Deshalb sehen die Verantwortlichen für eine KI-Strategie eine enge Verzahnung der nationalen und europäischen Aktivitäten vor. Das DFKI setzt sich seit längerem für eine Kooperation auf europäischer Ebene ein und engagiert sich im Forschungsnetzwerk CLAIRE. CLAIRE (Konföderation von Laboratorien für die Erforschung der Künstlichen Intelligenz in Europa) zielt darauf ab, die europäische Exzellenz in der KI-Forschung und -Innovation zu stärken, ähnlich der CERN-Strategie. Mit der KI-Partnerschaft zwischen DFKI und dem französischen Inria (Nationales Forschungsinstitut für Informatik und Automatisierung) gibt es eine erste konkrete Umsetzung. Die ersten Früchte dieser Kooperation werden auf der Hannover Messe zu sehen sein.

Der Nutzen von KI für die Wirtschaft ist das Eine. Der DFKI-Claim „Künstliche Intelligenz für den Menschen“ steht aber auch für die Entwicklung von KI-Assistenzsystemen, die das Wohl des Einzelnen im Blick haben. Weswegen auch Ergebnisse aus den Forschungsfeldern Medizin und Mobilität ihren Platz auf dem DFKI-Stand haben. Veranschaulicht werden beispielsweise individualisierte Implantate und Prothesen für die Versorgung unterer Extremitäten sowie ein Rollator-Modul zur Haltungs-Erkennung und Sturz-Prävention.

Die HANNOVER MESSE 2020 findet statt von Montag, 20.4. bis Freitag 24.4., jeweils von 9:00 – 18:00 Uhr.
Wir freuen uns, Sie auf unserem Stand begrüßen zu dürfen!

IIP-Extrem - Individualisierte Implantate und Prothesen für die Versorgung unterer Extremitäten

Aus dem Bereich KI und personalisierte Medizin präsentiert dieser Demonstrator den Anwendungsfall der Frakturen der unteren Tibia. Obwohl die Behandlung und Heilung von Knochenbrüchen einen bedeutenden Teil der globalen Krankheitslast ausmacht, gab es seit den 1990er Jahren keine größeren Fortschritte beim Thema chirurgische Behandlung von Knochenbrüchen. Während 5-10% dieser Verletzungen überhaupt nicht heilen (ca. 23.000 Fälle pro Jahr in Deutschland), hängt die individualisierte Behandlung stark von der persönlichen Erfahrung des Chirurgen ab, zudem fehlen systematische technologische Mittel. Das IIP-EXTREM-Projekt will hier Abhilfe schaffen und den Patienten on-the-fly individuell gefertigte Implantate zur Verfügung stellen, die speziell für die individuelle Tibia sind und hinsichtlich ihrer mechanischen Eigenschaften untersucht werden. Der vorgestellte Arbeitsablauf beginnt mit konventionellen bildgebenden Verfahren wie der Computertomographie, nutzt Künstliche Intelligenz und einen problemspezifischen Finite-Element-Method-Lösungsansatz und setzt schließlich die Additive Manufacturing-Methode zur Herstellung des optimierten Implantats ein.

Hybrid-Robotische Teams in dynamischen Industrieumgebungen

With a little help from my friends...

In diesem praktischen Demonstrationsaufbau wird gezeigt, wie ein hybrid-robotisches Team, bestehend aus mobilen Robotern, Drohnen und Menschen, gemeinsam eine Aufgabe in einer veränderlichen Industrieumgebung lösen. Hierbei versuchen zunächst die Roboter die Aufgabe alleine zu lösen, indem sie Teilaufgaben gemäß ihren Fähigkeiten untereinander verteilen. Findet das Roboterteam alleine keine Lösung, wird ein Mensch dazu gerufen, der z.B. auch aus der Ferne Hilfestellung geben kann.

Comprehensive Perception of Complex Situations in Environmental-, Agricultural- and Business-Processes

Das Forschungsthema des DFKI-Labors Niedersachsen lautet Comprehensive Perception – die umfassende Wahrnehmung komplexer Situationen und Umgebungen aus Sensor-, Geo- und Prozessdaten, Prozessmodellen und Kontextwissen. Für die Anwendungsfelder Landwirtschaft, Meeres- und Umwelttechnik, industrielle Produktion und Dienstleistung besteht eine enge Vernetzung mit den Universitäten in Osnabrück und Oldenburg sowie regionalen Partnern der Wissenschaft und Wirtschaft.

EVAREST – CO2-Reduktion in der Lebensmittelproduktion durch Erzeugung und Verwertung von Datenprodukten mittels Smart Services

Bisher sind die in der Lebensmittelproduktion massenhaft erhobenen Daten nur Mittel zum Zweck. Das Exponat zeigt, wie dieses brachliegende Potential genutzt werden kann, um die Nachhaltigkeit der Lebensmittelproduktion zu steigern. Am Beispiel von Lieferkettendaten der Schokoladenproduktion wird verdeutlicht, wie die Erzeugung und Verwertung von Datenprodukten mittels KI-Methoden eine CO2-Reduktion ermöglicht. Die EVAREST-Datenplattform aggregiert und veredelt hierfür verschiedene Datenströme und erzeugt Datenprodukte, die z.B. ein CO2-Benchmarking der Lieferkette darstellen und Empfehlungen zur Reduktion der Emissionen geben.

DAYSTREAM – Datenanalytik und KI für sichere und zuverlässige Mobilität

Im Vorhaben DAYSTREAM werden Daten der BMVI-Datenangebote mCloud und MDM mit anderen offenen Daten sowie mit Daten einzelner Verkehrsträger und anderer mobilitätsrelevanter Unternehmen verbunden und gemeinsam analysiert werden, um neue Anwendungen zur Früherkennung, zeitnahen Verfolgung, tiefen Analyse und bestmöglichen Vorhersage von sicherheits- und ablaufkritischen Ereignissen prototypisch zu entwickeln, neue Datenressourcen durch die automatische Interpretation, Erweiterung und semantische Vernetzung der bestehenden Daten zu schaffen und diese neuen Datenbestände so in die mCloud einzuspeisen, dass sie den Wert bestehender Daten erhöhen und zusammen mit diesen die Grundlage für eine Vielfalt künftiger Anwendungen bilden. 

Auf dem DFKI-Stand (Halle 25, Stand E11) der Hannover-Messe 2020 präsentiert das Projekt DAYSTREAM Teilergebnisse anhand eines Software-Demonstrators. Zum einen wird die Verknüpfung verschiedener Datenquellen zur Analyse und Verbesserung des öffentlichen Nahverkehrs im Rhein-Main-Verkehrsverbund demonstriert. Zum anderen werden zeitlich/räumliche Auswertungen zum Risiko von Wildunfällen im Bundesland Hessen gezeigt.

ModEst - Rollator-Modul zur Haltungs-Erkennung und Sturz-Prävention

Ziel des Rollator-Moduls ist die korrekte Benutzung von Rollatoren kontinuierlich zu unterstützen und damit einer akuten Sturzgefährdung vorzubeugen. Hierzu sind Distanzsensoren zur Haltungserkennung mit KI-Algorithmen zur Identifikation etwaiger Fehlnutzungen integriert und mit Modalitäten zur Kommunikation entsprechender Hinweise an die Nutzer verknüpft. Haltungsfehler werden so in Echtzeit erkannt und durch dezente Rückmeldungen korrigiert werden.

XR-Works - Deep Learning basierte Montagehilfe mit eXtended Reality Visualisierung für Facharbeiter

Für unerfahrene Arbeiter kann ein Montageprozess, der aus mehreren komplexen Schritten besteht, eine Herausforderung darstellen. Dadurch kommt zu Verzögerungen oder sogar Fehlern führen, die die Produktionskosten erhöhen und die Produktqualität beeinträchtigen. Die gezeigte Anwendung XR-Works arbeitet auf der Grundlage eines Deep Learning CNN, das in der Lage ist, sowohl den aktuellen Zustand als auch die Position eines Objekts genau und effizient abzuschätzen. Bei einem einzelnen RGB-Bild können diese Werte direkt durch das Netzwerk bestimmt werden. Der Demonstrator zeigt, wie diese Informationen in einer XR-Anwendung zur Montageanleitung verwendet werden können. Dabei wird das aktuelle Bild mit einem virtuellen Modell des nächsten, in 3D überlagerten Montagezustandes, ergänzt. Zur Unterstützung eines neuen Montageprozesses reicht es aus, das Netzwerk mit synthetischen Daten zu trainieren, die automatisch aus CAD-Bildern der Objekte generiert werden können.

Mehr Informationen

Kontakt

Reinhard Karger, M.A.
DFKI Unternehmenssprecher

Tel.: +49 681 85775 5253
Mobil: +49 151 1567 4571
E-Mail:

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence