Angewandte Künstliche Intelligenz

Aktuelle Forschungsprojekte in der Angewandten KI

Insgesamt 27 Forschungsprojekte am FZI befassen sich derzeit mit Angewandter Künstlicher Intelligenz. Einige dieser Projekte am FZI stellen wir Ihnen hier kurz vor.

AuRorA – Wiederverwendbare, interaktive Verhalten für proaktive Roboter im Smart Home

Aktuelle Entwicklungen im Bereich der Mensch-Roboter-Kooperation in der Produktion, im Bereich der Manipulation sowie der Navigation eröffnen der Service-Robotik neue Chancen und Märkte außerhalb von industriellen Werkhallen. Bewohner oder Gäste durch interaktives und auch proaktives Roboterverhalten in einem Smart Home bzw. Smart Hotel bei alltäglichen Aufgaben zu unterstützen und zu entlasten, ist der Fokus des Projektes AuRorA.

Der Roboter dient hier als realer Avatar, der die Interaktion mit der abstrakten Umgebung leichter und natürlicher macht und motorische Hilfestellungen anbietet. Innovativ ist dabei, dass der Roboter selbstständig neue interaktive Verhalten lernt, die Ereignisse wie das „Klingeln an der Tür“ mit Roboter-Reaktionen verknüpfen. In Abhängigkeit der bereits gelernten Übergangswahrscheinlichkeiten verändert sich der Dialog des Roboters mit dem Menschen von einem fragenden zu einem informierenden Charakter. Die adaptiven Dialoge zusammen mit den nonverbalen Reaktionen des Roboters sollen eine hohe Akzeptanz und Qualität der Interaktion sicherstellen. Die gelernten Verhalten werden in zwei praxisnahen Szenarien (Gäste empfangen/führen und Kochen) intensiv hinsichtlich der Robustheit und Übertragbarkeit evaluiert.

Fakten zum Projekt

  • Technologiefelder: Sprach- und Textverstehen, Sensorik und Kommunikation, Mensch-Maschine-Interaktion und Assistenzsysteme, Robotik und autonome Systeme, Maschinelles Lernen
  • Anwendungsmarkt/Branchen: Bau- und Infrastruktur, Gesundheit und Pharma, Sonstige Dienstleistungen
  • Einsatzfeld Industrie: Intelligente Assistenzsysteme, Robotik
  • Entwicklungspartner: Charité – Universitätsmedizin, Myestro Interactive GmbH, Mojin Robotics GmbH
  • Fördergeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung
  • Ansprechpartner: Arne Rönnau

CyberProtect

Das durch das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg geförderte Projekt CyberProtect verfolgt im Sinne der Stärkung von KMUs in Baden-Württemberg das Ziel der besseren Absicherung von komplexen Softwaresystemen. Dabei werden alle drei Bereiche von Sicherheit (Security, Safety und Privacy) betrachtet, der Fokus liegt hierbei auf dem Teilgebiet der Security.

Im Rahmen des Projektes werden hierfür Methoden entwickelt um das Verhalten bzw. Entscheidungen von komplexen Softwaresystemen z.B. von KI-Systemen sichtbar zu machen und somit Aussagen über den Sicherheitszustand der Systeme zu ermöglichen. Über ein weitreichendes Angebot wie Quick-Checks, Schulungen und Open Lab Days werden KMUs in das Projekt einbezogen um ihnen die Möglichkeit zu bieten ihre komplexe Software auf Sicherheit untersuchen und ggf. verbessern zu lassen.

Fakten zum Projekt

  • Technologiefelder: Sprach- und Textverstehen, Sensorik und Kommunikation, Mensch-Maschine-Interaktion und Assistenzsysteme, Robotik und autonome Systeme, Maschinelles Lernen
  • Anwendungsmarkt/Branchen: Verarbeitendes Gewerbe/Produktion, Logistik
  • Einsatzfeld Industrie: Robotik, Sonstiges
  • Entwicklungspartner: Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung, Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung
  • Fördergeber: Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg
  • Ansprechpartner: Arne Rönnau

EVA-Shuttle

Im Projekt ÖPNV-EVA-Shuttle-Busse wollen die Projektpartner die erste und letzte Meile erschließen und so den öffentlichen Nahverkehr attraktiver gestalten. Die Lücke zwischen der Haustüre und Mobilitätsknotenpunkten wird durch autonom fahrende Elektro-Mini-Omnibusse geschlossen. Hierfür richten die Projektpartner einen Flottenbetrieb elektrischer, vernetzter und automatisierter Elektro-Mini-Omnibusse ein und erproben ihn im Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg unter Realbedingungen. Komplexe hochautomatisierte Fahrfunktionen mit KI-Methoden können somit praxisnah und in einer beobachtbaren Testumgebung erprobt werden.

iBOSS3 – Intelligentes Baukastensystem für das On-Orbit-Satelliten-Servicing und -Assembly

Normierung, Standardisierung und Modularisierung können im Bereich der Satellitenwartung die Kosten signifikant senken. Speziell die Modularität soll es ermöglichen, beschädigte oder veraltete Satellitenmodule im Orbit austauschen zu können, statt wie bisher den ganzen Satelliten zu ersetzen. Daher sollen als Fernziel diese Arbeiten von Service-Satelliten erledigt werden.

Bei der Manipulation der Satelliten-Würfel im Weltraum müssen die Satelliten kraftbasiert exakt positioniert werden. Statt wie bisher klassisch auf Teleoperation zu setzen, ermöglichen die Ergebnisse von iBoss-3 diesen Vorgang durch ein neuronales Netz. Dieses hat gelernt, wie es die Sensorwerte der Kraftmomentensensoren nutzen muss, um den Satelliten autonom zu fügen und entscheidende Randbedingungen zu berücksichtigen, die durch verschiedene Konfigurationen auftreten können, wie z. B. benachbarte Satelliten, die bereits montiert sind.

Fakten zum Projekt

  • Technologiefelder: Robotik & Autonome Systeme, Maschinelles Lernen
  • Anwendungsmarkt/Branchen: Produktion, Sonstige Dienstleistungen, branchenübergreifend
  • Einsatzfeld Industrie: Intelligente Assistenzsysteme, Robotik, Intelligente Automatisierung
  • Entwicklungspartner: TU Berlin, RWTH Aachen, RIF Institut für Forschung und Transfer e.V., JOERG KREISEL International Consultant (JKIC)
  • Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
  • Ansprechpartner: Arne Rönnau

intelliRISK – Selbstbewusste, autonome Roboter durch intelligente Risikoeinschätzung

Mit intelliRISK sollen Roboter die Fähigkeit erlangen, auf planetaren Erkundungsmissionen autonomer und flexibler zu handeln.

Ziel von intelliRISK ist es, Roboter so zu trainieren, dass sie Risiken selbstständig einschätzen können und die Fähigkeit haben, Situationen bewusst abzuwägen sowie Entscheidungen zu treffen. Bei dem Projekt im Einsatz ist LAURON V, ein am FZI entwickelter Laufroboter, der in der Lage ist, sich selbst auf unwegsamem Gelände sicher fortzubewegen.

Fakten zum Projekt

  • Technologiefelder: Bilderkennung & Verstehen, Sensorik & Kommunikation, Robotik & autonome Systeme, Maschinelles Lernen, Visual Computing
  • Anwendungsmarkt/Branchen: Branchenübergreifend
  • Einsatzfeld Industrie: Intelligente Sensorik, Robotik
  • Entwicklungspartner: DLR RM – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt Raumfahrtmanagment
  • Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Energie
  • Ansprechpartner: Arne Rönnau

Kamerabasierte Fahrerzustandsmessung

Um eine möglichst umfassende Schätzung des Fahrerzustands zu ermöglichen, wurde durch das FZI ein kamerabasiertes System entwickelt. Dieses erfasst und verfolgt mittels einer Kamera im Fahrer-Innenraum das Gesicht des Fahrers und wertet es hinsichtlich der Parameter Herzrate, Blinzelrate, Kopfhaltung und Emotion aus. Die Besonderheit des Ansatzes ist, dass dies über eine handelsübliche Webcam ohne zusätzliche Technik am Körper des Fahrers oder spezielle Beleuchtung erfolgt, was eine kostengünstige Anwendung im Fahrzeug ermöglicht. Die Herzratenerfassung erfolgt optisch über die Analyse von blutpulsationsabhängigen Farbwertänderungen im Gesicht des Fahrers. Relevante Gesichtsbereiche werden mit Hilfe innovativer Bild- und Signalverarbeitungsalgorithmen analysiert. Die Lidschlagdetektion, Mimikerkennung und Schätzung der Kopfpose beruhen auf der Auswertung von Merkmalen eines entwickelten Modells des Fahrergesichts mittels entsprechend trainierter Klassifikatoren.

KarAMeL³ – Karlsruhe Applied Maschine Learning Living Lab

Das Karlsruhe Applied Machine Learning Living Lab (kurz KarAMeL³) hat zum Ziel, Studenten Wissen im aktuellen Forschungsfeld des Maschinellen Lernens und dessen praktischer Anwendung zu vermitteln.

Im Rahmen von Abschlussarbeiten, studienbegleitenden Praktika, regelmäßigen Workshops und bei außeruniversitären Wettbewerben können Studenten praktisches Wissen im Bereich des Maschinellen Lernens in verschiedenen Anwendungsfeldern erlangen. Zusätzlich werden Hands-On Workshops zur Qualifikation von zukünftigen Fachkräften in aktuellen Bereichen des Maschinellen Lernens wie beispielsweise dem Deep Learning durchgeführt.

Fakten zum Projekt

KolRob – Der kollaborative, intelligente Roboterkollege für den Facharbeiter des Mittelstands

Das Projekt KolRob befasst sich mit den Problemstellungen der Mensch-Maschinen-Kooperation in der industriellen Montage. Dabei werden die fehlenden Technologien und Konzepte identifiziert, die bisher eine vollständige Automatisierung von Montagevorgängen in der Industrie verhindern.

Forschungsschwerpunkt ist zum einem die Klassifizierung von Montageaufgaben und die Beurteilung der Umsetzbarkeit von robotischen Systemen für komplexe Montageaufgaben. Zum anderen soll die Möglichkeit einer kooperativen Montage mittels konkreter Anwendungsfälle weiterentwickelt werden. 3D-Arbeitsraumüberwachung stehen dabei genauso im Vordergrund wie die effiziente Verteilung von Montageschritten im Prozessverlauf. In Kooperation mit KMUs und großen Partnerunternehmen sollen die Grenzen der Automatisierung neu definiert und innovative, robotische Lösungsansätze aus der Forschung in die Industrie gebracht werden.

Fakten zum Projekt

  • Technologiefelder: Bilderkennung & Verstehen, Mensch-Maschine-Interaktion & Assistenzsysteme, Robotik & autonome Systeme, Virtuelle & Erweiterte Realität, Maschinelles Lernen
  • Anwendungsmarkt/Branchen: Verarbeitendes Gewerbe/Produktion, branchenübergreifend
  • Einsatzfeld Industrie: Intelligente Assistenzsysteme, Robotik, Intelligente Automatisierung
  • Fördergeber: Auftrag der Baden-Württemberg Stiftung gGmbH
  • Ansprechpartner: Arne Rönnau

MikroBo – Mikroelektronik für die permanente, nichtinvasive Blutdruckmessung im Ohr

Ziel des Vorhabens MikroBO ist es, ein elektronisches Mikrosystem zur permanenten, nicht-invasiven Blutdruckmessung im Ohr zu entwickeln. Die Messung erfolgt durch eine aktive Erhöhung des Drucks in einer abgedichteten Luftkammer im äußeren Gehörgang. Zur Steuerung und Auswertung dient eine hinter dem Ohr getragene Hörgeräte-Plattform. Für die Bestimmung des absoluten Blutdrucks werden innovative Algorithmen auf Basis von maschinellen Lernverfahren eingesetzt. Ein solches System ermöglicht eine belastungsfreie Langzeitmessung des Blutdrucks und stellt damit einen enormen Fortschritt für die Diagnose und Therapie von Herz-Kreislauf-Erkrankungen dar. Die geplante Miniaturisierung erlaubt eine Anwendung innerhalb des Ohres, sodass der Blutdruck regelmäßig überwacht wird.

NeuroReact – Echtzeitfähige neuronale Planung für reaktive Industrieroboter

Im Projekt NeuroReact wird neuromorphe Hardware mit Forschungsergebnissen aus der Neurorobotik kombiniert, um echtzeitfähige, reaktive Planungssysteme für Industrieroboter zu realisieren.

Neuromorphe Hardware sind Systeme, die mit vernetzten künstlichen Neuronen der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Sie zeichnen sich durch schnelle, hoch parallele und energieeffiziente Rechenvorgänge aus und ermöglichen damit ganz neue Anwendungen und Ansätze für Künstliche Intelligenz.

Fakten zum Projekt

  • Technologiefelder: Sensorik & Kommunikation, Mensch-Maschine-Interaktion & Assistenzsysteme, Robotik & autonome Systeme, Maschinelles Lernen, Visual Computing
  • Anwendungsmarkt/Branchen: Verarbeitendes Gewerbe/Produktion, Logistik, branchenübergreifend
  • Einsatzfeld Industrie: Intelligente Automatisierung, Robotik, Intelligente Sensorik, Sonstiges
  • Fördergeber: Auftrag der Baden-Württemberg Stiftung gGmbH
  • Ansprechpartner: Arne Rönnau

ROBDEKON – Robotersysteme für die Dekontamination in menschenfeindlichen Umgebungen

Müssen chemisch verseuchte Areale saniert oder kerntechnische Anlagen zurückgebaut werden, sind die Arbeiter – allen Vorsichtsmaßnahmen und Schutzausrüstungen zum Trotz – erheblichen Gesundheitsrisiken ausgesetzt. ROBDEKON steht für »Robotersysteme für die Dekontamination in menschenfeindlichen Umgebungen« und ist der Erforschung von autonomen oder teilautonomen Robotersystemen gewidmet, damit Menschen der Gefahrenzone in Zukunft fernbleiben können.

Das FZI erforscht im Rahmen des Projektes, wie mobile Roboter mit künstlicher Intelligenz beispielsweise automatisierte kraftbasierte Greifstrategien beim Bergen von Gefahrenstoffen nutzen und so den Bediener entlasten. Für die weitere Nutzerunterstützung mit Hilfe künstlicher Intelligenz arbeitet das FZI außerdem an den Themen 3D-Umgebungserfassung, sichere Navigation, aber insbesondere auch an intuitiven Eingabemethoden mit Augmented- oder auch Virtual-Reality-Technologien.

Fakten zum Projekt

  • Technologiefelder: Bilderkennung & Verstehen, Sensorik und Kommunikation, Mensch-Maschine-Interaktion und Assistenzsysteme, Robotik und autonome Systeme, Virtuelle & erweiterte Realität, Maschinelles Lernen, Visual Computing
  • Anwendungsmarkt/Branchen: Energie & Umwelt, Verwaltung & Sicherheit, branchenübergreifend
  • Einsatzfeld Industrie: Intelligente Assistenzsysteme, Robotik, Intelligente Sensorik, Sonstiges
  • Entwicklungspartner: Fraunhofer IOSB, KIT, DFKI, Götting KG, Kraftanlagen Heidelberg GmbH, ICP Ingenieurgesellschaft Prof. Czurda und Partner mbH, KHG Kerntechnische Hilfsdienst GmbH
  • Fördergeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung
  • Ansprechpartner: Arne Rönnau

Smart-Data-Begleitforschung

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) hat zum Technologieprogramm "Smart Data – Innovationen aus Daten" eine Begleitforschung eingerichtet. Die Begleitforschung unterstützt die Förderprojekte des Technologieprogramms bei der möglichst effizienten Umsetzung ihrer Vorhaben. Sie vernetzt die einzelnen Förderprojekte untereinander und gewährleistet einen breiten Transfer valider Ergebnisse in den Markt. Um diese Ziele zu erreichen führt die Begleitforschung verschiedene Einzelmaßnahmen durch:

Die Begleitforschung betreibt ein systematisches, kontinuierliches und projektübergreifendes Monitoring zu Big-Data-Technologien und deren wirtschaftlicher Nutzung in KI-Anwendungen der Industrie, im Energie-, im Gesundheitsbereich oder in Mobilitätsprojekten. Die Förderprojekte erfahren zudem eine beratende Unterstützung durch die Begleitforschung. Hierdurch soll eine effiziente und erfolgreiche Verfolgung der Projektziele gefördert werden.

Die Begleitforschung initiiert, organisiert und moderiert Arbeitsgruppen zu verschiedenen Querschnittsthemen, die alle Förderprojekte betreffen und das Themenfeld der Entwicklung von Smart-Data-Technologien adressiert, wie beispielsweise Fragen des Datenschutzes, der Datensicherheit, der Akzeptanz oder neuer Geschäftsmodelle.

Es werden durch die Begleitforschung Netzwerke zur projektübergreifenden Abstimmung und zur Förderung des schnellen und zielgerichteten Wissenstransfers aufgebaut, gestärkt und gefördert. Kernelemente hierfür sind die Website www.smart-data-programm.de sowie eine interne Kooperationsplattform. Weiterhin führt die Begleitforschung zahlreiche Veranstaltungen, wie Kongresse und Fach-Workshops durch. Sie beteiligt sich weiterhin an einschlägigen Messen und fördert die Vernetzung mit Verbänden und anderen Initiativen.

Um die gesamtwirtschaftlichen Effekte der Förderinitiativen zu verstärken, sorgt die Begleitforschung für eine breitenwirksame Kommunikation der Ergebnisse durch zahlreiche Maßnahmen der Öffentlichkeitsarbeit und des Technologietransfers. Hierzu zählen insbesondere zielgruppenspezifische Transfermaßnahmen, die Erstellung von Publikationen wie Broschüren, Flyer, Fact-Sheets, Newsletters sowie die Veröffentlichung von wissenschaftlichen Studien, Vorträgen und Artikeln.

Schließlich leitet die Begleitforschung Maßnahmen ein, um die Nachhaltigkeit des Förderschwerpunktes zu sichern. Hierzu werden Konzepte erarbeitet, wie die während der Projektlaufzeit etablierten Vernetzungen zwischen den Akteuren auch nach Ablauf der Förderungsphase erhalten und weiter entwickelt werden können.

Die maßgebliche Verantwortlichkeit für die Begleitforschung liegt beim Konsortialführer FZI Forschungszentrum Informatik. Unterstützt wird das FZI bei der Vernetzung durch die Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) und beim Technologie- und Ergebnistransfer durch LoeschHundLiepold Kommunikation (LHLK).

SmartEPark – Smart. Electric. Parking.

Im Rahmen des Projektes SmartEPark werden Konzepte und Methoden für ein intelligentes, mit autonomen Fahrzeugen kooperierendes Parkhausmanagement erforscht, um die effektive Nutzung von Parkplätzen und Ladeinfrastrukturen zu ermöglichen. Das Parkhausmanagement bedient hierbei den Anspruch Fahrzeugsysteme verschiedener Autonomiegrade zu berücksichtigen. Kommunikation zwischen Fahrzeugen und der Infrastruktur ermöglichen den Aufbau eines gemeinsamen Umgebungsmodells auf Basis einer offenen Kartenrepräsentation. Die Konzepte werden entwicklungsbegleitend in der Simulation sowie in realen Parkhäusern evaluiert und dabei die funktionale Sicherheit des Systems analysiert.

StreamPipes – Self-Service-Lösung für die produzierende Industrie

StreamPipes ist eine Self-Service-Lösung, die komplexe Datenanalysen für alle zugänglich macht – von regelbasiertem Monitoring über Bilderkennung mit künstlicher Intelligenz bis hin zu komplexer Mustererkennung in Echtzeit. StreamPipes integriert dafür Echtzeit-Datenquellen, Algorithmen und Datensenken in einer einzigen Anwendung und ermöglicht Fachanwendern über eine grafische Drag-und-Drop-Oberfläche die Definition von Datenanalyse-Pipelines ohne weiteren Entwicklungsaufwand. Der Mehrwert für den Endanwender liegt in der hohen Flexibilität, was zu einem besseren Datenverständnis führt. So können Endanwender zum Beispiel unerwünschte Situationen eigenständig definieren, frühzeitig erkennen und daraus Entscheidungen ableiten. Gleichzeitig sinkt mit StreamPipes der Aufwand für die Bereitstellung einer ausfallsicheren Big-Data-Infrastruktur für kontinuierliche Datenanalysen.

Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg

Das Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg (TAFBW) dient als Reallabor für Forschung und Innovation zum Testen von Fahrzeugsystemen für automatisiertes und vernetztes Fahren im realen Straßenverkehr. So können Firmen und Forschungseinrichtungen zukunftsorientierte Technologien und Dienstleistungen rund um das vernetzte und automatisierte Fahren im alltäglichen Straßenverkehr erproben, etwa automatisiertes Fahren von Autos, Bussen oder Nutzfahrzeugen wie Straßenreinigung oder Zustelldienste. Zudem lassen sich die regulatorischen und rechtlichen Rahmenbedingungen fortschreiben. Dafür werden Verkehrsflächen unterschiedlichster Art mit Sensorik zur Echtzeiterfassung des Verkehrs und dessen Einflussfaktoren ausgestattet, Kommunikationshardware installiert sowie hochgenaue 3D-Karten erzeugt. Zusätzlich können erhobene Daten interessierten Industrie- und Forschungspartnern zur Verfügung gestellt werden.

Weitere Projekte

Projekttitel

Forschungsprojekt

Beschreibung

Anomalieerkennung

Anomaliedetektion im Bereich Automotive

Das FZI erarbeitet Konzepte und Methoden, wie Auffälligkeiten aus Normaldaten von Fahrzeugen automatisiert erkannt und identifiziert werden können. Hierbei werden Verfahren des Maschinellen Lernens wie bspw. Autoencoder eingesetzt. Erkannte Auffälligkeiten können dazu dienen, um Modelle zu trainieren, welche es erlauben Vorhersagen über mögliche Fehlerfälle zu treffen (Predictive Analysis und Maintenance).

AnyPPA

-

AnyPPA, kurz für Anonymous Predictive People Analytics, beschäftigt sich mit der datenschutzkonformen Auswertung von Daten. Kernziel ist dabei die Verringerung von Defiziten in der Personalentwicklung und -auswahl in Unternehmen, beispielsweise hinsichtlich Diversität und Fairness. Der Fokus liegt auf fortgeschrittenen prädiktiven Datenverarbeitungsverfahren, mit welchen Daten aus einer Vielzahl von IT-Systemen für die Verbesserung von unternehmerischen Entscheidungen genutzt werden können. anacision denkt „People Analytics“ (die Analyse von Beschäftigtendaten) neu und aus Sicht der Beschäftigten. Zudem werden systematische Schwachstellen in der gesamten Personalentwicklung aufgedeckt und minimiert (z.B. Subjektivität, Biases in Personalauswahl und -entwicklung, Förderung von Diversität und Fairness). Im Ergebnis sollen HR-Verantwortliche dabei unterstützt werden, Entscheidungen zu treffen, die auf empirischen Erkenntnissen basieren und zum Unternehmenserfolg beitragen.

DataDriven-Development

Daten-getriebene Entwicklung und Absicherung von automobilen Fahrzeugfunktionen

Das FZI entwickelt Konzepte und Methoden zur daten-getriebenen Entwicklung von Fahrzeugfunktionen. Konzepte und Methoden der künstlichen Intelligenzt (KI) und des Machine Learning werden verwendet, um Realdaten aus Fahrzeugen auszuwerten und somit die Entwicklung von Funktionen zu unterstützen. Hierbei steht im Vordergrund, neues Wissen aus den Realdaten zu erzielen, um kritische Situationen oder Auffälligkeiten zu entdecken. Die Methoden dienen ebenfalls dazu, eine gesamtheitliche Absicherung und Freigabe für Fahrzeugfunktionen basierend auf Daten zu unterstützen.

adrive

tech center a-drive

Das Tech Center a-drive ist ein Zusammenschluss der Wissenschaftspartner Universität Ulm, FZI Forschungszentrum Informatik und dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sowie dem Industriepartner Daimler AG.

Das Tech Center a-drive bündelt die Kompetenzen auf dem Gebiet des autonomen Fahrens in Baden-Württemberg.

Schwerpunkte des Tech Center a-drive sind die Erforschung und Entwicklung von Technologien zur robusten Wahrnehmung und Untersuchungen zur gesellschaftlichen Akzeptanz hochautomatisierter und autonomer Fahrfunktionen.

CAMiROB

Entwicklung eines KMU-gerechten CAM-integrierten Leit- und Steuersystems für Robotik-betriebene Bearbeitungszellen

Der Einsatz flexibler und intelligenter Automatisierungslösungen birgt für die Industrie viel Potential. Entscheidend für die Umsetzbarkeit ist es, wie schnell und effizient produzierende Unternehmen solche Systeme in ihr Produktionssystem integrieren können.

Ziel des Projektvorhabens CAMiROB ist die Entwicklung eines integrierten und intelligentes IT-Frameworks zum modellbasierten Simulations-unterstützten Betreiben wandlungsfähiger Industrieroboterzellen. Insgesamt soll durch das Projektvorhaben eine Softwarelösung für Robotik-betriebene Bearbeitungszellen für Gussbauteile entwickelt werden, welche die KMU dazu befähigen, Produkt- und Prozessanpassungen selbstständig einprogrammieren und -steuern zu können, wodurch sich ihre Kapazitäten und Verfügbarkeiten stark erhöhen. Das soll sowohl durch eine medienbruchfreie Prozesskette zwischen Ausführung und Planung sowie der automatisierten Integration von Sensordaten, die mittels KI den Prozess optimieren, ermöglicht werden.

de:hub für angewandte Künstliche Intelligenz

Aufbau eines Ökosystems, Vernetzung relevanter Akteure im Bereich Künstliche Intelligenz)

Karlsruhe ist deutschlandweit der bedeutendste Standort für die Entwicklung und Anwendung Künstlicher Intelligenz (KI). Der Digital Hub Karlsruhe baut auf den gewachsenen Kompetenzen der Region in der Softwaretechnik auf und setzt auf gemeinsame Forschungsaktivitäten etablierter Akteure und ambitionierter Gründer. In einem Umkreis von gerade einmal 400 Metern ballen sich exzellente Forschungseinrichtungen wie das FZI Forschungszentrum Informatik oder das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung sowie das Unternehmernetzwerk CyberForum und das Karlsruher Institut für Technologie. Hier treibt der Digital Hub die Forschung, Anwendung sowie Gründungen voran und bündelt Kompetenzen und Synergien.

DREAM

Digital Research Mining (DREAM)

Im Projekt wird prototypisch eine Smartphone App entwickelt, welche die Recherche nach wissenschaftlichen Inhalten unterstützt, auf neue und potentiell interessante Open Access Inhalte hinweist, ForscherInnen außerhalb ihres Netzwerks zusammenbringt und die Möglichkeit schafft an einem transparenten Feedback-Prozess teilzunehmen. Hierzu werden ML-Konzepte für die automatisierte Klassifikation von Texten eingesetzt, Publikationsmetadaten hinsichtlich ihrer Verortung interpretiert, die Gebrauchstauglichkeit im mobilen Kontext bewertet und ein dezentrales Treuhandsystem für die Entlohnung von Feedback eingesetzt. Die App richtet sich primär an ForscherInnen und Studierende, die wissenschaftliche Inhalte suchen, produzieren, oder sich stärker mit anderen Autoren in ihrem Arbeitsumfeld vernetzen wollen. Das Projekt wird vom BMBF finanziert und vom Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft und dem FZI Forschungszentrum Informatik ausgeführt.

enableS3

Enable-S3

Das Projekt ENABLE-S3 ist ein industriegetriebenes Projekt mit dem Ziel die heutigen kostenintensiven Verifikations- und Validierungsbemühungen durch fortschrittlichere und effizientere Methoden zu ersetzen, um den Weg für die Kommerzialisierung hoch automatisierter Cyber Physical Systems (ACPS) zu ebnen. Die reine Simulation kann die Physik aufgrund ihrer Grenzen bei der Modellierung und Berechnung nicht im Detail abdecken. Praktische Tests sind zu teuer, zu zeitaufwendig und potenziell gefährlich. ENABLE-S3 zielt daher darauf ab, eine innovative Lösung zu entwickeln, die beide Welten optimal miteinander verbindet.

EVA

ÖPNV-EVA-Shuttle-Busse

Im Projekt ÖPNV-EVA-Shuttle-Busse wollen die Projektpartner die erste und letzte Meile erschließen und so den öffentlichen Nahverkehr attraktiver gestalten. Die Lücke zwischen der Haustüre und Mobilitätsknotenpunkten wird durch autonom fahrende Elektro-Mini-Omnibusse geschlossen. Hierfür richten die Projektpartner einen Flottenbetrieb elektrischer, vernetzter und automatisierter Elektro-Mini-Omnibusse ein und erproben ihn im Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg unter Realbedingungen. Komplexe hochautomatisierte Fahrfunktionen mit KI-Methoden können somit praxisnah und in einer beobachtbaren Testumgebung erprobt werden.

KarAMeL³

KarAMeL³ – Karlsruhe Applied Maschine Learning Living Lab

Das Ziel des Vorhabens ist es, die Anzahl der betreuten Studenten im bereits existierenden Masterstudiengang deutlich zu steigern, den Austausch zwischen den Studierenden in Wettbewerben, Workshops und Praktika zu intensivieren, sowie die Betreuungsangebote domänenübergreifend zu strukturieren. Als Forschungstransfer-Einrichtung setzt das Forschungszentrum Informatik den Schwerpunkt des Vorhabens auf die Vermittlung anwendungsnaher ML-Methoden und Technologien in den Bereichen Mobilität, Robotik, Energie und Logistik.

SmartEPark

SmartEPark – Smart. Electric. Parking.

Im Rahmen des Projektes SmartEPark werden Konzepte und Methoden für ein intelligentes, mit autonomen Fahrzeugen kooperierendes Parkhausmanagement erforscht, um die effektive Nutzung von Parkplätzen und Ladeinfrastrukturen zu ermöglichen. Das Parkhausmanagement bedient hierbei den Anspruch Fahrzeugsysteme verschiedener Autonomiegrade zu berücksichtigen. Kommunikation zwischen Fahrzeugen und der Infrastruktur ermöglichen den Aufbau eines gemeinsamen Umgebungsmodells auf Basis einer offenen Kartenrepräsentation. Die Konzepte werden entwicklungsbegleitend in der Simulation sowie in realen Parkhäusern evaluiert und dabei die funktionale Sicherheit des Systems analysiert.

TAF

Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg

Das Testfeld Autonomes Fahren Baden-Württemberg dient als Reallabor für Forschung und Innovation zum Testen von Fahrzeugsystemen für automatisiertes und vernetztes Fahren im realen Straßenverkehr. So können Firmen und Forschungseinrichtungen zukunftsorientierte Technologien und Dienstleistungen rund um das vernetzte und automatisierte Fahren im alltäglichen Straßenverkehr erproben, etwa automatisiertes Fahren von Autos, Bussen oder Nutzfahrzeugen wie Straßenreinigung oder Zustelldienste. Zudem lassen sich die regulatorischen und rechtlichen Rahmenbedingungen fortschreiben. Dafür werden Verkehrsflächen unterschiedlichster Art mit Sensorik zur Echtzeiterfassung des Verkehrs und dessen Einflussfaktoren ausgestattet, Kommunikationshardware installiert sowie hochgenaue 3D-Karten erzeugt. Zusätzlich können erhobene Daten interessierten Industrie- und Forschungspartnern zur Verfügung gestellt werden.

AuRorA

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Ziel im Projekt AuRorA ist die Entwicklung eines robusten und zugleich flexiblen Ansatzes zur angenehmen und effizienten Interaktion des Menschen mit Robotern im Smart Home. Einerseits dient der Roboter dabei als Schnittstelle zwischen den Nutzern und dem Smart Home, andererseits kann der Roboter direkte Unterstützung bei einfachen Handgriffen leisten. Ein adaptives Dialogsystem nutzt die Informationen aus der vernetzten Umgebung sowie die bereits erlernten Verknüpfungen von Ereignissen und Roboterhandlungen und informiert den Menschen jederzeit über die Roboterabsichten. Dabei wird das Augenmerk verstärkt auf die Lernfähigkeit und ein interaktives Roboterverhalten gelegt. Durch die kontinuierliche Anpassung entsteht eine transparente und angenehme Interaktion.  

CyberProtect

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Das durch das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg geförderte Projekt CyberProtect verfolgt im Sinne der Stärkung von KMUs in Baden-Württemberg das Ziel der besseren Absicherung von komplexen Softwaresystemen. Dabei werden alle drei Bereiche von Sicherheit (Security, Safety und Privacy) betrachtet, der Fokus liegt hierbei auf dem Teilgebiet der Security. Im Rahmen des Projektes werden hierfür Methoden entwickelt um das Verhalten bzw. Entscheidungen von komplexen Softwaresystemen z.B. von KI-Systemen sichtbar zu machen und somit Aussagen über den Sicherheitszustand der Systeme zu ermöglichen. Über ein weitreichendes Angebot wie Quick-Checks, Schulungen und Open Lab Days werden KMUs in das Projekt einbezogen um ihnen die Möglichkeit zu bieten ihre komplexe Software auf Sicherheit untersuchen und ggf. verbessern zu lassen.

HPB

Human Brain Project - SP NeuroRobotics

Der Gewinn eines grundlegenden Verständnisses des menschlichen Gehirns stellt nach wie vor eine der größten Herausforderungen des 21.Jahrhunderts dar. Dieses Ziel verfolgt das "Human Brain Project", ein Großprojekt der Europäischen Kommission (Future and Emerging Technologies (FET) Flagship). Mithilfe der Integration neurowissenschaftlicher Daten und Methoden aus unterschiedlichsten Disziplinen, sollen ein neues Verständnis des Gehirns erlangt, neuartige Behandlungsmöglichkeiten für Hirnkrankheiten erforscht und neue biologisch inspirierte Computertechnologien entwickelt werden.

Das FZI beteiligt sich im Rahmen des Teilprojektes „SP10: Neurorobotics“ an der Entwicklung einer virtuellen Neurorobotics Plattform (NRP), die von Neurowissenschaftler genutzt werden kann, um neue virtuelle Gehirnmodelle in virtuelle Roboter zu bringen und dort zu evaluieren und weiterzuentwickeln.

iBOSS

iBOSS3 – Intelligentes Baukastensystem für das On-Orbit-Satelliten-Servicing und -Assembly

Normierung, Standardisierung und Modularisierung können im Bereich der Satellitenwartung die Kosten signifikant senken. Speziell die Modularität soll es ermöglichen, beschädigte oder veraltete Satellitenmodule im Orbit austauschen zu können, statt wie bisher den ganzen Satelliten zu ersetzen. Daher sollen als Fernziel diese Arbeiten von Service-Satelliten erledigt werden.

 

Bei der Manipulation der Satelliten-Würfel im Weltraum müssen die Satelliten kraftbasiert exakt positioniert werden. Statt wie bisher klassisch auf Teleoperation zu setzen, ermöglichen die Ergebnisse von iBoss-3 diesen Vorgang durch ein neuronales Netz. Dieses hat gelernt, wie es die Sensorwerte der Kraftmomentensensoren nutzen muss, um den Satelliten autonom zu fügen und entscheidende Randbedingungen zu berücksichtigen, die durch verschiedene Konfigurationen auftreten können, wie z. B. benachbarte Satelliten, die bereits montiert sind.

intelliRISK

intelliRISK – Selbstbewusste, autonome Roboter durch intelligente Risikoeinschätzung

Mit intelliRISK sollen Roboter die Fähigkeit erlangen, auf planetaren Erkundungsmissionen autonomer und flexibler zu handeln. Ziel von intelliRISK ist es, Roboter so zu trainieren, dass sie Risiken selbstständig einschätzen können und die Fähigkeit haben, Situationen bewusst abzuwägen sowie Entscheidungen zu treffen. Bei dem Projekt im Einsatz ist LAURON V, ein am FZI entwickelter Laufroboter, der in der Lage ist, sich selbst auf unwegsamem Gelände sicher fortzubewegen.

Kamerabasierte Fahrerzustands-messung

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Um eine möglichst umfassende Schätzung des Fahrerzustands zu ermöglichen, wurde durch das FZI ein kamerabasiertes System entwickelt. Dieses erfasst und verfolgt mittels einer Kamera im Fahrer-Innenraum das Gesicht des Fahrers und wertet es hinsichtlich der Parameter Herzrate, Blinzelrate, Kopfhaltung und Emotion aus. Die Besonderheit des Ansatzes ist, dass dies über eine handelsübliche Webcam ohne zusätzliche Technik am Körper des Fahrers oder spezielle Beleuchtung erfolgt, was eine kostengünstige Anwendung im Fahrzeug ermöglicht. Die Herzratenerfassung erfolgt optisch über die Analyse von blutpulsationsabhängigen Farbwertänderungen im Gesicht des Fahrers. Relevante Gesichtsbereiche werden mit Hilfe innovativer Bild- und Signalverarbeitungsalgorithmen analysiert. Die Lidschlagdetektion, Mimikerkennung und Schätzung der Kopfpose beruhen auf der Auswertung von Merkmalen eines entwickelten Modells des Fahrergesichts mittels entsprechend trainierter Klassifikatoren.

KolRob

-

Das Projekt KolRob befasst sich mit den Problemstellungen der Mensch-Maschinen-Kooperation in der industriellen Montage. Dabei werden die fehlenden Technologien und Konzepte identifiziert, die bisher eine vollständige Automatisierung von Montagevorgängen in der Industrie verhindern. Forschungsschwerpunkt ist zum einem die Klassifizierung von Montageaufgaben und die Beurteilung der Umsetzbarkeit von robotischen Systemen für komplexe Montageaufgaben. Zum anderen soll die Möglichkeit einer kooperativen Montage mittels konkreter Anwendungsfälle weiterentwickelt werden. 3D-Arbeitsraumüberwachung stehen dabei genauso im Vordergrund wie die effiziente Verteilung von Montageschritten im Prozessverlauf. In Kooperation mit KMUs und großen Partnerunternehmen sollen die Grenzen der Automatisierung neu definiert und innovative, robotische Lösungsansätze aus der Forschung in die Industrie gebracht werden.

NeuroReact

Echtzeitfähige neuronale Planung für reaktive Industrieroboter

Im Projekt NeuroReact wird neuromorphe Hardware mit Forschungsergebnissen aus der Neurorobotik kombiniert, um echtzeitfähige, reaktive Planungssysteme für Industrieroboter zu realisieren. Neuromorphe Hardware sind Systeme, die mit vernetzten künstlichen Neuronen der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden sind. Sie zeichnen sich durch schnelle, hoch parallele und energieeffiziente Rechenvorgänge aus und ermöglichen damit ganz neue Anwendungen und Ansätze für Künstliche Intelligenz.

Durch den Einsatz von, der Retina nachempfundenen, ereignisbasierten Kameras, gepulsten neuronalen Netzen und neuromorpher hardware kommen in dem Projekt die neuesten Methoden und Techniken der Künstlichen Intelligenz in realen Produktionsszenarien zum Einsatz.

Der ganzheitliche Ansatz für die Umwelterfassung, Planung und Ausführung einer Greifbewegung mit einem  Industrieroboter unter Berücksichtigung von Hindernissen löst als vollkommen neuartiges System bisherige Paradigmen ab.

ROBDEKON

Robotersysteme für die Dekontamination in menschenfeindlichen Umgebungen

Müssen chemisch verseuchte Areale saniert oder kerntechnische Anlagen zurückgebaut werden, sind die Arbeiter – allen Vorsichtsmaßnahmen und Schutzausrüstungen zum Trotz – erheblichen Gesundheitsrisiken ausgesetzt.

ROBDEKON steht für »Robotersysteme für die Dekontamination in menschenfeindlichen Umgebungen« und ist der Erforschung von autonomen oder teilautonomen Robotersystemen gewidmet, damit Menschen der Gefahrenzone in Zukunft fernbleiben können.

Das FZI erforscht im Rahmen des Projektes, wie mobile Roboter mit künstlicher Intelligenz beispielsweise automatisierte kraftbasierte Greifstrategien beim Bergen von Gefahrenstoffen nutzen und so den Bediener entlasten. Für die weitere Nutzerunterstützung mit Hilfe künstlicher Intelligenz arbeitet das FZI außerdem an den Themen 3D-Umgebungserfassung, sichere Navigation, aber insbesondere auch an intuitiven Eingabemethoden mit Augmented- oder auch Virtual-Reality-Technologien.

SmartData

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Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) hat zum Technologieprogramm "Smart Data – Innovationen aus Daten" eine Begleitforschung eingerichtet. Die Begleitforschung unterstützt die Förderprojekte des Technologieprogramms bei der möglichst effizienten Umsetzung ihrer Vorhaben. Sie vernetzt die einzelnen Förderprojekte untereinander und gewährleistet einen breiten Transfer valider Ergebnisse in den Markt. Um diese Ziele zu erreichen führt die Begleitforschung verschiedene Einzelmaßnahmen durch:

Die Begleitforschung betreibt ein systematisches, kontinuierliches und projektübergreifendes Monitoring zu Big-Data-Technologien und deren wirtschaftlicher Nutzung in KI-Anwendungen der Industrie, im Energie-, im Gesundheitsbereich oder in Mobilitätsprojekten. Die Förderprojekte erfahren zudem eine beratende Unterstützung durch die Begleitforschung. Hierdurch soll eine effiziente und erfolgreiche Verfolgung der Projektziele gefördert werden.

 

Die Begleitforschung initiiert, organisiert und moderiert Arbeitsgruppen zu verschiedenen Querschnittsthemen, die alle Förderprojekte betreffen und das Themenfeld der Entwicklung von Smart-Data-Technologien adressiert, wie beispielsweise Fragen des Datenschutzes, der Datensicherheit, der Akzeptanz oder neuer Geschäftsmodelle.

 

Es werden durch die Begleitforschung Netzwerke zur projektübergreifenden Abstimmung und zur Förderung des schnellen und zielgerichteten Wissenstransfers aufgebaut, gestärkt und gefördert. Kernelemente hierfür sind die Website www.smart-data-programm.de sowie eine interne Kooperationsplattform. Weiterhin führt die Begleitforschung zahlreiche Veranstaltungen, wie Kongresse und Fach-Workshops durch. Sie beteiligt sich weiterhin an einschlägigen Messen und fördert die Vernetzung mit Verbänden und anderen Initiativen.

 

Um die gesamtwirtschaftlichen Effekte der Förderinitiativen zu verstärken, sorgt die Begleitforschung für eine breitenwirksame Kommunikation der Ergebnisse durch zahlreiche Maßnahmen der Öffentlichkeitsarbeit und des Technologietransfers. Hierzu zählen insbesondere zielgruppenspezifische Transfermaßnahmen, die Erstellung von Publikationen wie Broschüren, Flyer, Fact-Sheets, Newsletters sowie die Veröffentlichung von wissenschaftlichen Studien, Vorträgen und Artikeln.

 

Schließlich leitet die Begleitforschung Maßnahmen ein, um die Nachhaltigkeit des Förderschwerpunktes zu sichern. Hierzu werden Konzepte erarbeitet, wie die während der Projektlaufzeit etablierten Vernetzungen zwischen den Akteuren auch nach Ablauf der Förderungsphase erhalten und weiter entwickelt werden können.

 

Die maßgebliche Verantwortlichkeit für die Begleitforschung liegt beim Konsortialführer FZI Forschungszentrum Informatik. Unterstützt wird das FZI bei der Vernetzung durch die Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) und beim Technologie- und Ergebnistransfer durch LoeschHundLiepold Kommunikation (LHLK).

Assistent

Assistierte Kommunikation in ambulanten Betreuungsformen - "Assistent"

Die steigende Zahl von Pflegebedürftigen wirkt sich auf das Zeitmanagement der professionellen Pflege aus. Mittlerweile wird die Pflegedokumentation auf grundlegende Merkmale reduziert und standardisiert, um Zeit einzusparen. Viele persönliche Informationen, die für eine zielgerichtete Zusammenarbeit bedeutsam sind, gehen über die bisherige leistungsrelevante Dokumentation hinaus. Um diese Kluft zu füllen gibt es zahlreiche Applikationen für pflegende Angehörige. Jedoch findet kein ergänzender Informationsaustausch statt. Sämtliche technische Anwendungen für die Dokumentation der Pflege sind entweder nur auf die professionelle, oder die informelle Pflege ausgerichtet. Somit mangelt es an einer technischen Lösung die beide Aspekte miteinander verknüpft. Das Ziel des Projektes ist deshalb den einfachen Austausch zwischen Angehörigen und professionell Pflegenden zur Betreuungssituation älterer und unterstützungsbedürftiger Personen zu fördern.

HEIKE

HEIKE - IT-Assistenzsysteme zur Verbesserung der Händehygiene in deutschen Krankenhäusern

Ziel des Projekts HEIKE ist es neue, technikgestütze Möglichkeiten zu entwickeln, welche die behandelnden Mitarbeiter im Krankenhausumfeld bei Maßnahmen am Patienten unterstützen und dadurch deren Compliance in Bezug auf die Händedesinfektion erhöhen. Die Grundlage bilden ein mobiler, vernetzter Desinfektionsspender sowie Augmented-Reality-Technik. Die Technologien werden in dem Projekt weiterentwickelt und in einem System integriert, welches automatisch die durchgeführten Handlungen am Patienten erkennt und basierend darauf zusätzliche Informationen zur Verfügung stellt. Schließlich werden die durchgeführten Maßnahmen automatisch im System dokumentiert, was den Verwaltungsoverhead für das operative Personal verringert.

MikroBo

Mikroelektronik für die permanente, nichtinvasive Blutdruckmessung im Ohr (MikroBo)

Ziel des Vorhabens MikroBO ist es, ein elektronisches Mikrosystem zur permanenten, nicht-invasiven Blutdruckmessung im Ohr zu entwickeln. Die Messung erfolgt durch eine aktive Erhöhung des Drucks in einer abgedichteten Luftkammer im äußeren Gehörgang. Zur Steuerung und Auswertung dient eine hinter dem Ohr getragene Hörgeräte-Plattform. Für die Bestimmung des absoluten Blutdrucks werden innovative Algorithmen auf Basis von maschinellen Lernverfahren eingesetzt. Ein solches System ermöglicht eine belastungsfreie Langzeitmessung des Blutdrucks und stellt damit einen enormen Fortschritt für die Diagnose und Therapie von Herz-Kreislauf-Erkrankungen dar. Die geplante Miniaturisierung erlaubt eine Anwendung innerhalb des Ohres, sodass der Blutdruck regelmäßig überwacht wird.

PflegeCoDe

Pflegecoaching für die optimale Unterstützung von  Menschen mit Demenz (PflegeCoDe)

Die steigende Zahl von Demenzerkrankungen und die Herausforderungen bei der Versorgung von Menschen mit Demenz hat nicht nur Angehörige und Pflegende für dieses Thema sensibilisiert. Als eines der entscheidenden Themen wurden dabei die Unterstützung der Pflegenden durch geeignete Informationen und ein besseres Verständnis des Verlaufs der Erkrankung ermittelt. Diese Informationen helfen bei der Früherkennung und erste Maßnahmen zur Erhaltung der kognitiven Fähigkeiten sowie Aktivierungsübungen können angebahnt werden. Die kontinuierliche Beobachtung des weiteren Verlaufs der Erkrankung ist dabei ebenfalls wichtig und gibt den Angehörigen und Pflegenden mehr Sicherheit. Auf Basis aktueller Technologien soll darum ein interaktiver elektronischer Coach entwickelt werden, der technische, medizinische und organisatorische Lösungen miteinander verbindet, um den Verlauf einer Demenz von Beginn an positiv zu beeinflussen und für alle Akteure eine weit höhere Lebensqualität zu erreichen.

ROBINA

Roboterunterstützte Dienste für eine individuelle und ressourcenorientierte Intensiv- und Palliativpflege bei Menschen mit ALS (ROBINA)

Die ALS (Amyotrophe Lateralsklerose) ist eine neurodegenerative Erkrankung, bei der es zu fortschreitenden Lähmungen und zu einer hochgradigen Pflegebedürftigkeit kommt. Im Projekt ROBINA wird ein neuartiges adaptives Mensch-Technik-Interaktionskonzept und eine Robotik zur Unterstützung von Pflegebedürftigen mit hochgradigen motorischen Einschränkungen entwickelt, die zum Ziel hat - im Konsens zwischen Pflegenden und Pflegebedürftigen - spezifische Aufgaben der Assistenz- und Grundpflege auf ein technisches Assistenzsystem zu übertragen. ROBINA wird individuell und ressourcenorientiert konzipiert und kann mithilfe verschiedenster Steuerungsoptionen (durch Arm-, Sprach-, Gesten- bis hin zu Augensteuerung) aktiviert werden. Im Mittelpunkt des Konzeptes steht die Entlastung und Effizienzsteigerung in der Assistenz- und Grundpflege der Pflegenden sowie die Autonomie der Pflegebedürftigen.

SINQ

SINQ- Service-Integration und Netzwerkmanagement zur Verbesserung des sozialen Zusammenlebens geriatrischer Patienten im Quartier

Ziel des Projektes ist die Schließung der Informations- und Dienstleistungslücke zwischen der Betreuung und den Bedürfnissen von Patienten für ein selbstbestimmtes Leben. Hierfür wird ein Klienten-Portal im Einklang mit der Rechtsordnung innerhalb des Stadtquartiers Neckarstadt-West in Mannheim erarbeitet, das alle Akteure zusammenbringt. Zusätzliche Informationstechnik, Sensorik und Hausautomation ermöglicht die weitere Unterstützung geriatrischer Patienten in ihren eigenen vier Wänden. Ein anschließender Transfer auf weitere Quartiere bzw. Städte ist geplant.

situCare

Situative Unterstützung und Krisenintervention in der Pflege

Ziel ist es neue Mensch-Technik-Interaktionssysteme und darauf aufbauende pflegerische Versorgungsprozesse und –Strukturen zu entwickeln. Dazu werden technische Möglichkeiten zur situativen Unterstützung in Krisensituationen bereitgestellt. Darüber hinaus soll mit Hilfe von IT-gestützten Werkzeugen zu Versorgungssteuerung und -Management die Koordination zwischen den beteiligten Akteuren im Pflegenetzwerk effizienter gestaltet und somit das psychosoziale Wohlbefinden sowohl der pflegenden Angehörigen als auch der Patienten selbst gesteigert werden. Grundlagen dafür bilden neuartige Möglichkeiten zur Mensch-Technik-Interaktion, wie Augmented-Reality-Technik oder ambiente Sensorik. Diese Technologien sollen weiterentwickelt und in einem System integriert werden, welches Pflegesituationen selbständig erkennt, den pflegenden Angehörigen situative Hilfestellungen bei der Bedienung von Geräten gibt und die Kommunikation mit den anderen Akteuren im Pflege- und Versorgungsnetz unterstützt.

StreamPipes

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StreamPipes ist eine Self-Service-Lösung, die komplexe Datenanalysen für alle zugänglich macht - von regelbasiertem Monitoring über Bilderkennung mit künstlicher Intelligenz bis hin zu komplexer Mustererkennung in Echtzeit. StreamPipes integriert dafür Echtzeit-Datenquellen, Algorithmen und Datensenken in einer einzigen Anwendung und ermöglicht Fachanwendern über eine grafische Drag-und-Drop-Oberfläche die Definition von Datenanalyse-Pipelines ohne weiteren Entwicklungsaufwand. Der Mehrwert für den Endanwender liegt in der hohen Flexibilität, was zu einem besseren Datenverständnis führt. So können Endanwender zum Beispiel unerwünschte Situationen eigenständig definieren, frühzeitig erkennen und daraus Entscheidungen ableiten. Gleichzeitig sinkt mit StreamPipes der Aufwand für die Bereitstellung einer ausfallsicheren Big-Data-Infrastruktur für kontinuierliche Datenanalysen.