ind-ai.net 4 2021

Bild: Andreas Heddergott / TUM
Bild: Andreas Heddergott / TUM
„Bei 6G wird der Mensch im Mittelpunkt stehen“

„Bei 6G wird der Mensch im Mittelpunkt stehen“

Von der Kommunikation mit Hologrammen bis zu ferngesteuerten Operationen – die nächste Mobilfunkgeneration 6G soll zahlreiche Hightech-Anwendungen möglich machen. An der Technischen Universität München (TUM) startet nun ein Großprojekt, das die wichtigsten Grundlagen für den neuen Standard legen will. Projektleiter Prof. Wolfgang Kellerer erklärt im Interview, wie 6G zum intelligentesten Mobilfunknetz wird, wann Deutschland eine führende Rolle einnehmen könnte und warum es in der Forschung weniger um Geschwindigkeitsrekorde, als vielmehr um eine Sicherheit von 99,999999999 Prozent geht.

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KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat ein neues Frühwarnsystem für autonome Fahrzeuge entwickelt, das mit künstlicher Intelligenz aus Tausenden realen Verkehrssituationen lernt. Eine Studie in Zusammenarbeit mit der BMW Group zeigt, dass das System bei heutigen selbstfahrenden Entwicklungsfahrzeugen bereits sieben Sekunden im Voraus mit mehr als 85 Prozent Genauigkeit vor einer potenziell kritischen Situation warnen kann, die die Autos noch nicht allein meistern können.

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Bild: EFCO Electronics GmbH
Bild: EFCO Electronics GmbH
Damit mobile KI nicht an der Stromversorgung scheitert

Damit mobile KI nicht an der Stromversorgung scheitert

Die Digitalisierung schreitet auch bei Nutzfahrzeugen kräftig voran. Vereinfacht doch das Zusammenführen von GPS-, Bild- und Videodaten die Dokumentation von Einsätzen – oder ermöglicht in der Personenbeförderung, Bedrohungsszenarien im Rücken von Fahrzeugführern rechtzeitig zu erkennen. KI und clevere Algorithmen lösen viele Aufgaben – scheitern aber gelegentlich daran, dass das Stromnetz auf Fahrzeugen keine Steckdose ist. Systemabstürze durch Unter- und Überspannung sind vielleicht noch beherrschbar. Weit unangenehmer hingegen sind permanente Ausfälle oder gar die physische Zerstörung von SSD-Speicherkarten durch Spannungsspitzen. Abhilfe bieten die Industrie-PCs von EFCO Electronics aus Deggendorf.

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Bild: SKF GmbH
Bild: SKF GmbH
Automatisiertes maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten

Automatisiertes maschinelles Lernen eröffnet neue Möglichkeiten

SKFs Automated Machine Learning (AutoML)-Angebot SKF Enlight AI wendet selbstlernende Algorithmen auf Echtzeit-Prozessdaten an, um Anomalien zu erkennen und drohende Anlagenstörungen vorherzusagen. Es vereint Maschinenprozessdaten mit Informationen aus dem Schwingungs- und Condition Monitoring. Mit den so gewonnenen Ergebnissen können Wartungsteams rechtzeitig gewarnt und mit allen notwendigen Informationen aus der Maschine versorgt werden. Damit vermeiden Anwender Maschinenausfälle und senken ihre Kosten.

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Vermehrt interessieren sich Unternehmen dafür, auf Basis ihrer Fertigungsinformationen Verbesserungspotenziale in der Produktionsplanung und -steuerung zu heben. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) kann aber nur dann wirtschaftlich sinnvoll eingesetzt werden, wenn alle relevanten Daten im Zugriff sind und deren Struktur zu den Anwendungen passen. Das Coscom-ECO-System soll eine Plattformökonomie als Basis für Business Intelligence (BI) bieten.

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In der Qualitätsprüfung ist Zeit ein wichtiger Faktor: Wer Fehler rechtzeitig findet, kann sie effektiv und kostensparend beheben. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IEM setzt der Automobilzulieferer Benteler dafür in der Warmumformung von Fahrzeugteilen auf Echtzeit-Sensordaten und Künstliche Intelligenz. Damit können Produktionsfehler schneller erkannt, behoben und zukünftig sogar vermieden werden.

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Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.