Die Weltleitmesse der Industrie steht im Zeichen des Leitthemas „Industrial Transformation“. Das DFKI blickt in diesem Jahr zurück auf 10 Jahre „Industrie 4.0“. Der industrielle Wandel schreitet voran und wird dabei von den Megatrends Digitalisierung, Individualisierung und Klimaschutz beschleunigt. Das DFKI und seine Projektpartner adressieren mit ihrer anwendungsorientierten Forschung zentrale Fragestellungen und präsentieren industrienahe Ergebnisse aus den KI-Forschungsfeldern Deep Learning, Robotik, Sensorik, Mensch-Roboter-Kollaboration, Sprachtechnologie, Bildungstechnologie, GreenTech, Smarte Services in Industrie- und Geschäftsprozessen, Gaia-X, Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen.
Die Exponate im Einzelnen:
AdEPT – Augmented-Reality- und KI-basiertes Lern-, Lehr- und Kollaborationswerkzeug für die betriebliche Aus- und Weiterbildung
Im Projekt AdEPT entsteht ein Augmented-Reality-basiertes Lern- und Lehrwerkzeug für die betriebliche Aus- und Weiterbildung. Darin enthalten ist eine KI-basierte Peer-Tutoring-Funktionalität, mit der dynamisch und kontextsensitiv Lernpartnerschaften zwischen Schülerinnen und Schülern in Ausbildungswerkstätten oder Klassenräumen initiiert werden können.
BIONIC – Intelligente Sensornetzwerke reduzieren körperliche Belastungen am Arbeitsplatz
Smarte Arbeitskleidung erfasst über Sensoren die körperliche Belastung von Werkern. Am Körper getragene Sensoren ermitteln Daten zur Herz- und Atemfrequenz oder zur Körperhaltung. Die Analyse erfolgt auf einem intelligenten Chip am Körper. Die lokale Echtzeit-Verarbeitung der Daten direkt an der Quelle ermöglicht die volle Kontrolle über die Datenverwendung durch die Nutzerin. Neuartige Methoden der Risikoanalyse erlauben eine sofortige Rückmeldung zu Belastungen und Fehlhaltungen. Spielerische Anwendungen und eine Trainings-App motivieren, einseitigen Belastungen entgegenzuwirken und geben personalisierte und medizinische Hilfestellung für das Training zu Hause.
CHIM – Chatbots im Museum
Der „Chatbot im Museum“ ist ein lernendes, multimodales Dialogsystem und ein potenzieller „Game Changer“. In CHIM soll eine lernende, konversationale Museumsführung für den interaktiven Wissenstransfer entwickelt werden. Das Vorhaben zielt auf die Entwicklung einer ökonomisch tragfähigen Lösung. Es soll gewährleistet werden, dass CHIM an verschiedene Wissensvermittlungssysteme angebunden ist und Nutzer*innen gleichzeitig verständliche Informationen bietet. Die Strukturierung der Daten anhand adäquater Dialogstrategien sowie die Möglichkeit zur multimodalen Intentionserkennung sind technische Pfeiler des Projekts
CLAIRE Innovation Network – KI made in Europe
CLAIRE steht für KI zum Wohl der Gesellschaft, vor allem durch den Beitrag zur Verwirklichung der Nachhaltigen Entwicklungsziele der UN (AI for Good) und KI für Alle (AI for All). Ziel von CLAIRE ist eine weltweite Markenbekanntheit für "KI made in Europe". Die Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe (CLAIRE AISBL) wurde 2018 von der europäischen KI-Community gegründet, um die europäische Exzellenz in der KI-Forschung und -Innovation mit besonderem Fokus auf menschenzentrierte KI zu stärken.
Nun wird es durch eine ähnliche Gemeinschaft von kommerziellen Unternehmen, Start-ups und Entrepreneuren ergänzt - dem CLAIRE Innovation Network. Beide Netzwerke vertreten unterschiedliche Perspektiven, um so die Bedürfnisse der jeweiligen Interessengruppen zu adressieren. CLAIRE repräsentiert die gesamte Gemeinschaft, in der Research und Innovation Network eng zusammenarbeiten, um die ehrgeizige Vision umzusetzen und die Verbindung zwischen Forschung und Industrie zu fördern.
CoMem – KI zur Assistenz der täglichen Arbeit im Unternehmen
Das Unternehmensgedächtnis CoMem erschließt das in Unternehmensdaten steckende Potenzial mit Methoden der KI und bettet diese in die Arbeitsumgebungen der Mitarbeitenden ein. CoMem stellt umfangreiches Wissen über Daten und Informationsräume, Aufgaben und Prozesse, über gemachte Erfahrungen und Entscheidungen der Nutzer sowie des Unternehmens in vergleichbaren Situationen bereit. Dazu werden verteilte und heterogene Quellen eingebunden, in Wissensgraphen verknüpft, aggregiert, angereichert und veredelt. Auf diesem Datenschatz werden Wissensdienste realisiert und in den Arbeitsplatz als wissensbasierte Assistenz integriert. Eingebettet in die tägliche Arbeit schafft CoMem übersichtliche Kontexte, ermöglicht intelligente Suchen oder gibt Empfehlungen zu anstehenden Aufgaben. CoMem bietet damit ein Ökosystem von Wissensdiensten und Schnittstellen zur effizienteren Informations- und Wissensarbeit.
Cyber-Physical Systems – Verifikation und virtuelles Prototyping für RISC-V-Systeme
Der Bremer Forschungsbereich Cyber-Physical Systems zeigt auf der Hannover Messe Arbeiten im Bereich von RISC-V – einer innovativen, quelloffenen und zunehmend verbreiteten Rechnerarchitektur, die eine unabhängige und kostengünstige Alternative zu großen Chipherstellern darstellt.
Mit formalen Verifikationswerkzeugen und einer industrietauglichen Verifikationsplattform auf SystemC-Basis arbeiten Wissenschafter*innen an der Korrektheit von RISC-V-basierten Systemen, um noch vor ihrer Fertigung Software für die Prozessoren der Zukunft schreiben und testen zu können. Davon profitieren neben der deutschen Industrie vor allem Start-ups.
Deutsch-Französische Kooperation in KI – Inria und DFKI
Inria und DFKI arbeiten im Rahmen einer gemeinsamen strategischen Forschungs- und Innovationsagenda in den Bereichen KI für Industrie 4.0, KI-Infrastrukturen, KI und Cybersicherheit, Mensch-Roboter-Kooperation, Wearables und anderen Bereichen zusammen. Im Kern der Vereinbarung steht auch ein starkes gemeinsames Engagement für die europäische KI-Initiative CLAIRE (Confederation of Labs for AI Research in Europe), um die europäischen KI-Forscher enger miteinander zu vernetzen und gemeinsam die europäische Forschung für eine KI voranzubringen, die dem Menschen nutzt und dabei die europäischen Grundwerte berücksichtigt.
DFKI4planet – KI für Umwelt und Nachhaltigkeit
Nachhaltige KI-Schlüsseltechnologien helfen, Lösungen für globale Herausforderungen wie Klimaschutz, Energiewende und Ressourcenschonung zu entwickeln und voranzutreiben. Um das Potenzial des DFKI auf diesem Gebiet abzubilden, wurde das Kompetenzzentrum „Künstliche Intelligenz für Umwelt und Nachhaltigkeit“, kurz „DFKI4planet“, ins Leben gerufen. Dieses bündelt das Expertenwissen der unterschiedlichen Forschungsbereiche, um gemeinsam Ideen und Konzepte für einen verantwortungsvollen und nachhaltigen Einsatz von KI zu erarbeiten. Zudem dient es als Anlaufstelle für interessierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Umweltorganisationen und Firmen sowie dem Austausch mit Politik, Behörden und der Öffentlichkeit.
European Language Grid – Cloud-Plattform für das multilinguale Europa
European Language Grid (ELG) will der Fragmentierung des europäischen Marktes mit dem Aufbau einer zentralen Plattform für Sprachtechnologie in Europa begegnen. Das ELG ist eine skalierbare Cloud-Plattform, die Zugang zu Hunderten kommerziellen und nicht-kommerziellen Sprachtechnologien für alle europäischen Sprachen bietet. Dazu zählen Tools und Services ebenso sowie Datensätze und Sprachressourcen. Europäische Stakeholder können auf einfache Weise ihre Technologien und Datensätze in das ELG hochladen, darüber bereitstellen und mit anderen Ressourcen verknüpfen.
EVAREST – Erzeugung, Verwertung von Datenprodukten in der Lebensmittelindustrie
Die (rechts-)sichere Verwertung von Daten als Wirtschaftsgut sowie die Bereitstellung nutzerspezifischer Smart Services für verschiedene Anspruchsgruppen soll die herstellerübergreifende EVAREST-Datenplattform ermöglichen. Das Exponat zeigt, wie ein Datenprodukt durch die Kombination von Datenströmen zweier Rohstoffproduzenten entsteht und weiterverwertet wird.
Rohstoffproduzent A verfügt über historische Daten zu Mengen und Preisen seiner angebotenen Waren (z.B. Kakaobohnen). Über die EVAREST Plattform kauft er zusätzlich Mengen- und Preisdaten von Rohstoffproduzent B sowie einen Smart Analytics Service. Das Ergebnis ist eine Prognose von Rohwarenmengen und -preisen für die kommenden sechs Monate. Rohstoffproduzent A kann dieses Datenprodukt über den EVAREST Datenmarktplatz zum Kauf anbieten. Lebensmittelproduzenten, wie z.B. Hersteller von Süßwaren, können dieses Datenprodukt erwerben. Sie verbessern so Planungssicherheit bzgl. Preis und Verfügbarkeit der benötigten Rohstoffe, sparen Kosten bei der Produktion und steigern ihren Umsatz durch den Verkauf von Datenprodukten. Die vorausschauende Produktion reduziert die Lebensmittelverschwendung und schont das Klima.
IIP-EXTREM - Individualisierte Implantate und Prothesen
Das Projekt IIP-EXTREM (Individualisierte Implantate und Prothesen für die Versorgung unterer Extremitäten) startete am 1. Juni 2016 mit dem Ziel, die Behandlung von Frakturen des Unterschenkels zu verbessern. Modernste Techniken in den Bereichen 3D-Bildgebung, Segmentierung, mechanische Simulation und Lasersintern werden für einen Arbeitslauf kombiniert, der ein patientenindividuelles Implantat ermöglicht und produziert.
InGewA - Der integrierte Gewerbesteuerassistent
DFKI und DeepReader GmbH haben gemeinsam mit dem Energiedienstleister enviaM auf ihrer Technologieplattform eine generische Anwendung zur intelligenten Bearbeitung von Gewerbesteuerbescheiden entwickelt. Der integrierte Gewerbesteuerassistent „InGewA“ zeichnet sich durch eine hohe Performance und Prozessintegration aus. Die Installation von InGewA kann je nach Unternehmensstrategie sowohl in eigener Umgebung erfolgen oder in der Cloud betrieben werden. Die generische Integration in die unternehmensspezifischen Prozesse ist über Standardschnittstellen realisierbar.
Innovative Retail Laboratory (IRL) – Anwendungsnahe Forschung für den Handel der Zukunft
Einen visionären Blick auf den Einzelhandel der Zukunft gibt das Innovative Retail Laboratory (IRL) des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) seit 2007. Erst durch die Verknüpfung von Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen und deren semantischer Interpretation kann aus Informationen Wissen generiert werden. Die Entwicklung entsprechender, intelligenter Assistenzsysteme für Kunden und Mitarbeiter des Handels ist die Kernvision des IRL.
KI-Campus – Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz
Die digitale Lernplattform richtet sich an Studierende verschiedener Fachrichtungen, an Berufstätige und andere lebenslang Lernende. Ziele sind, dem akuten Fachkräftemangel zu begegnen und einen mündigen Umgang mit KI in der Zivilgesellschaft zu befördern.
Die Lernangebote des KI-Campus stammen vom DFKI oder entstehen im Rahmen von Wettbewerben und Kooperationen. Die Grundlage für alle Lernangebote sind ein Inhaltskatalog und ein Kompetenzrahmen. So wird gewährleistet, dass sich alle Angebote in ein bedarfsorientiertes Curriculum einfügen und fachlich hochwertige Inhalte aufweisen. Die entwickelten Module folgen einer aufeinander aufbauenden Struktur und dienen der Vermittlung von Grundlagenkompetenzen, bereichsspezifischen und interdisziplinären Kompetenzen (z.B. KI in der Medizin bzw. ethische und rechtliche Fragen). Das DFKI entwickelt KI-basierte Funktionalitäten und Anwendungen, die eine personalisierte und adaptive Lernerfahrung ermöglichen sowie ein multimodales Interface für eine mobile und dialogische Interaktion mit der Plattform.
Der weltweit erste Production Level 4-Demonstrator
Der Use-Case: Ein Kunde bestellt einen individuell konfigurierbaren USB-Stick in Form eines Noppensteins. Ihm stehen verschiedene Farben zur Verfügung, sowie eine Auswahl an Daten, die auf dem Stick gespeichert werden können. Zusätzliche Fähigkeiten, die der Demonstrator benötigt, können je nach Konfiguration bereitgestellt werden. Verbunden ist die Anlage mit der in Entwicklung befindlichen europäischen Cloud-Plattform Gaia-X. Sie dient zum sicheren Austausch von Produktionsdaten oder dazu, an einem anderen Standort die Produktion eines fehlenden Bauteils zu aktivieren, das dann geliefert wird.
Robotics Innovation Center – Intelligente Robotik - für Land, Wasser, den Weltraum und den Menschen
Der DFKI-Forschungsbereich Robotics Innovation Center (RIC) kombiniert KI-Methoden mit modernster Robotik und erforscht mobile Systeme für die verschiedensten Einsatzbereiche: Rover zur Erkundung fremder Planeten und autonome Unterwasserfahrzeuge für seichte bis tiefe Gewässer gehören ebenso zum Repertoire des RIC wie Roboter auf Rädern oder auf zwei bis sechs Beinen, die die Erdoberfläche erkunden, Menschen in der Produktion und Wartung unterstützen oder in Gefahrensituationen eingesetzt werden. Auch mithilfe von Exoskeletten zur körperlichen Rehabilitation, intelligenter Elektromobilität und einer sicheren Mensch-Maschine-Interaktion arbeitet das RIC daran, KI und Robotik für den Menschen einsetzbar zu machen.
Smart Construction – Künstliche Intelligenz im Baugewerbe
Im Projekt wurde eine auf Industrie 4.0-Technologien basierte Web-Plattform entwickelt, die einen digitalen Informationsaustausch zwischen allen am Bau Beteiligten ermöglicht und intelligente Planungs- und Steuerungsdienstleistungen sowie kontinuierliche Qualitätssicherungs- und Dokumentationsprozesse realisiert. Gezeigt wird, wie sich automatische Zustandserfassung, Fernmanagement und Predictive Maintenance auf der Baustelle realisieren lassen. Intelligente und vernetzte Sensoren in Baumaterialien, in der Baustellenumgebung oder an Maschinen unterstützen die eingesetzten KI-Technologien.
SPAICER – Smarte Resilienz-Services in der produzierenden Industrie
Ziel des Projekts SPAICER ist die Entwicklung eines datengetriebenen Ökosystems auf Basis lebenslanger, kollaborativer und niedrigschwelliger Smarter Resilienz-Services (SRS) durch den Einsatz von KI-Technologien und Industrie 4.0-Standards. Dadurch sollen Störungen vorhergesehen (Antizipation) und Produktionsplanungen angepasst werden können (Reaktion). Das SPAICER-Team zeigt erste Projektergebnisse einer KI-basierten Verschleißprognose zur Resilienz-Optimierung von Produktionsmaschinen im Kontext des Feinschneidens sowie der Glasproduktion. Mittels Smarter Resilienz-Services werden z.B. Sensordatenströme von Produktionsmaschinen sowie Qualitätsdaten von Werkzeugen und Rohmaterialien analysiert. Darauf basierend können Handlungsempfehlungen für Parameteroptimierungen, die Planung von Wartungsintervallen oder den vorsorglichen Abbruch eines Produktions-Runs bereitgestellt werden. Dies reduziert Produktionsfehler durch Maschinenverschleiß und vermeidet kostenintensive Produktionsstillstände.
TexaS – Baukasten für multifunktionale textiladaptierte Elektroniksysteme
Voraussetzung für die erfolgreiche und zuverlässige Integration bestehender und zukünftiger elektronischer Systeme in Textilien sind Kontaktierungs- und Stromversorgungslösungen. Das Hauptanliegen des Vorhabens ist es, das Forschungsfeld der elektronischen Textilien und damit die Mikrosystemtechnik auch im textilen Sektor ganz im Sinne von Industrie 4.0 voranzutreiben. Ziele sind eine gesteigerte Funktionalität, Energie- und Ressourceneffizienz durch kostengünstige Prozesse und Verwendung alternativer Materialien und Langzeitstabilität. Bearbeitet werden: - Hybridintegration verschiedener Substratmaterialien und Funktionalitäten - Multifunktionale und aktive Interposer, alternative Materialien für Interposer - Embedding und Kontaktierung bei fortschreitender Miniaturisierung - Funktionales und anwendungsorientiertes Packaging.
TRACTAT, CAMELOT, RICAIP – Kontrollübergabe bei verteilten Industrie 4.0-Anwendungen
Autonome Roboter können ihr Verhalten an den aktuellen Handlungskontext anpassen. Geraten sie in eine Situation, in der sie Hilfe, z.B. durch einen Menschen, benötigen, kann eine Kontrollübergabe eingeleitet werden. Der Roboter gibt Autonomie auf und überträgt die Steuerung so lange an einen Menschen, bis dieser die Situation bereinigt hat. Ein Transportroboter benachrichtigt in einer für ihn selbst nicht lösbaren Situation einen Menschen und verschafft ihm einen möglichst umfassenden Überblick. Unter Zuhilfenahme weiterer technischen Möglichkeiten zur Analyse, z.B. die Vogelperspektive einer Kameradrohne, behebt der Mensch das Problem, indem er die Kontrolle übernimmt und den Roboter von einem beliebigen Ort aus sicher fernsteuert.
Im umgekehrten Fall möchte ein Mensch evtl. einen Teil seines Arbeitsflusses zeitweise an einen Roboter abgeben, um einen kompletten Produktionsstillstand zu verhindern. Möglicherweise kann der Roboter nicht so schnell arbeiten wie der Mensch. In einem Roboter-Teach-In auf der Basis eines multimodalen Dialogsystems erteilt ein Mensch einem Roboter mittels Sprache und Gesten einen neuen Auftrag. Der Roboter fragt proaktiv fehlende Parameter beim Menschen nach und beginnt anschließend seine Arbeit.
XAINES – KI mit Narrativen erklären
Ziel im Projekt XAINES ist es, KI-Erklärbarkeit sicherzustellen und Erklärungen (Narrative) zu erzeugen. Die Forschenden gehen der zentralen Frage nach, ob die KI in einem Satz begründen kann, warum sie so gehandelt hat oder ob sie es dem Nutzer interaktiv erklären muss. Ein Projektschwerpunkt ist die Erforschung von narrativen und interaktiven Erzählungen, die bei Verwendung von KI-Systemen besonders geeignet sind, um die Aufnahme von komplexen Sachverhalten zu erleichtern. Um erklärende Erzählungen zu erzeugen, werden (sprach-)markierte Sensordatenströme und prädikative Modelle verwendet. Sensorinformationen werden mit Sprachinformationen kombiniert, daraus entwickelt das KI-System ein Szenenverständnis, wodurch dann Erklärungen generierbar sind.
