Forschungsteam vor Bildschirmen mit Visualisierungen künstlicher neuronaler Netze

Projekt

Verteilte Systeme der Künstlichen Intelligenz / Distributed artificial intelligence systems (DAIS); Verbundprojekt: Elektroniksysteme für künstliche Intelligenz im Edge-Computing (DAIS); Teilvorhaben: Föderales AI-as-a-Service für Industrie 4.0 - Nuromedia GmbH

Ursprüngliche Aufgabenstellung sowie wissenschaftliche und technische Ausgangslage: Das Teilvorhaben der Nuromedia GmbH im europäischen Forschungsprojekt DAIS zielte darauf ab, KI-basierte Softwarelösungen für verteilte Systeme zu entwickeln. Dazu gehörten Machine-Learning-Modelle zur Müdigkeitserkennung anhand physio…

Ursprüngliche Aufgabenstellung sowie wissenschaftliche und technische Ausgangslage: Das Teilvorhaben der Nuromedia GmbH im europäischen Forschungsprojekt DAIS zielte darauf ab, KI-basierte Softwarelösungen für verteilte Systeme zu entwickeln. Dazu gehörten Machine-Learning-Modelle zur Müdigkeitserkennung anhand physiologischer Daten sowie Algorithmen zur 3D-LiDAR-Verarbeitung für autonome Drohnen. Beide Technologien sollten Echtzeitfähigkeit, Datenschutz und Robustheit im industriellen Umfeld adressieren. Ablauf des Vorhabens: Nach einer Anforderungsanalyse wurden erste ML-Prototypen auf Grundlage des DROZY-Datensatzes entwickelt und iterativ validiert. Parallel entstand eine Simulationsumgebung für die Verarbeitung von 3D-LiDAR-Daten. In späteren Projektphasen wurden Integrationstests durchgeführt, um die Module mit der Hardware der Partner zu verknüpfen und unter realistischen Bedingungen zu evaluieren. Wesentliche Ergebnisse und Zusammenarbeit: Nuromedia entwickelte robuste Edge-ML-Modelle für Ermüdungserkennung sowie skalierbare Algorithmen zur LiDAR-Punktwolkenregistrierung. Ergänzend wurde ein Konzept für föderiertes Lernen erarbeitet. Die Zusammenarbeit mit den Konsortialpartnern war durch regelmäßigen Austausch geprägt und sicherte eine erfolgreiche Integration der Module in gemeinsame Demonstratoren.

Themengebiete