Forschung

Forschung im Labor für Angewandte Künstliche Intelligenz

Leistungen & Kooperationsmöglichkeiten

Die Arbeitsgruppe stellt folgende Leistungen zu Verfügung:

  • Betreuung von Projekt- und Abschlussarbeiten in jeweiligen Firmen.
  • Forschungskooperationen.
  • Industrieprojekte im Bereich KI.

Kooperation: Gemeinsam kann man oft mehr erreichen. Darum suchen wir gezielt die Zusammenarbeit mit starken Partnern. Sie interessieren sich für die Anwendung künstlicher Intelligenz oder sind in diesem Bereich tätig, und suchen einen Partner? Dann sprechen Sie uns gerne an.

Innovationsgutschein:

Für kleine und mittlere Unternehmen bietet das Land Nordrhein-Westfalen Innovationsgutscheine an. Sie dienen als Eintrittskarte zu den Forschungslaboren der besten europäischen Hochschulen und Institute. Der Innovationsgutschein ermöglicht dort die vergünstigte Nutzung von Know-how und Infrastruktur zur Entwicklung neuer Produkte, Verfahren und Dienstleistungen.

Projektförderungen:

  • ZIM: Das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) ist ein bundesweites, technologie- und branchenoffenes Förderprogramm für mittelständische Unternehmen und für Forschungseinrichtungen, die mit diesen zusammenarbeiten.
  • EFRE: Aufgabe des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) ist es, durch die Beseitigung von Ungleichheiten zwischen den verschiedenen Regionen den wirtschaftlichen, sozialen und territorialen Zusammenhalt in der Europäischen Union zu stärken.

Forschungsprojekte

Projekte im Bereich künstlicher Intelligenz (KI)


Abbildung komplexer Zusammenhänge:

  • Muskelnervimpulsgesteuerte Unterarmprothese: Bau einer sensorbestückten Unterarmprothese, die elektrische Nervenimpulse von Muskelkontraktionen mittels Neuronaler Netzwerke in motorgesteuerte Fingerbewegungen übersetzt. Dabei kommen Netzwerke mit Lang- und Kurzzeichtgedächtnis zum Einsatz (Long Short Term Memory Networks, LSTM)
  • Magnotrop: In diesem Projekt soll die Position von Fabrikarbeitern mittels elektromagnetischer Felder bestimmt werden, als Warnsytem beim Eintritt in die Gefahrzonen von Maschinen. Zur Korrektur der durch metallische Körper hervorgerufenen Messwertverfälschung, sollen Neuronale Netze eingesetzt werden.
Labor Ki Inverted Pendulum Prüfstand Inverted Pendulum Prüfstand. (Bild: Mario Schweda)

Reinforcement Learning:

  • Intelligenter Disc Spreader: Optimierung der Materialverteilung auf Förderbändern der Recycling-Industrie mittels bestärkendem Lernen (Reinforcement Learning, Bellman Equation). Die optimale Strategie zum finden der optimalen Materialverteilung bei sich ändernder Materialzusammensetzung wird mittels Neuronaler Netze (fully connected, 2-3 hidden layers) abgebildet.
  • Inverted Pendulum: Versuchsstand zum Austesten verschiedener Vorgehensweisen beim Reinforcement Learning im Fall hochgradig instabiler Systeme am Beispiel des invertierten Pendels. Anhand des Reinforcement Learning Algorythmus auf Grundlage der Bellman Equation wird die optimale Strategie zum Aufschwingen und Balancieren eines Pendels erlernt. Zur Abbildung der Strategie (Zusammenhang zwischen Istzustand und erforderlicher Schlittenbewegung) werden ebenfalls Neuronaler Netze (fully connected, 2-3 hidden layers) benutzt.
Selbstentwickelter humanoider Roboter (Hyperion-M1). Selbstentwickelter humanoider Roboter (Hyperion-M1). (Bild: Urheber: Hairygael CC BY-SA 4.0)

Object-Detection:

  • Hyperion Projekt: Entwicklung und Bau zweier humanoider Roboter zur Erprobung und Anwendung von KI. Dabei kommt Objekterkennung, -lokalisierung und -distanzmessung mittels Kameras zum Einsatz. Die Bauteile werden mittels 3-Druck gefertigt
  • Eye of the Tire: Automatisches Auslesen der Beschriftung von Autoreifen (Reifengröße, Marke) mit Hilfe einer Digitalkamera. Das Auslesen geschieht mittels Objekterkennung auf Grundlage tiefer gefalteter Neuronaler Netzwerke (Convolutional Neuronal Networks, CNN).

Weitere Forschungsprojekte
 

  • Motorrad Getriebedeckel: Sensorbestückter Motorradgetriebedeckel im Ein-Bauteil-Konzept. Ziel ist die Reduzierung der Schallemission durch geeignete Materialauswahl und Konstruktion bei gleichzeitig geringstmöglichem Gewicht.


Quellenangaben:

Urheber Hairygael CC BY-SA 4.0: Diese Datei ist lizenziert unter der Creative-Commons-Lizenz „Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 international“


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