Abschlusspräsentation KImaDiZ

Am 24.10.23 fand die Abschlusspräsentation des Forschungsprojekts KImaDiZ statt. In diesem Verbundvorhaben entwickelte das MMI gemeinsam mit dem RIF e.V. und den Firmenpartnern FEV.io GmbH und Jena Optronik Methoden zum Training und zur Validierung von KI-Systemen. Hierzu wurden Methoden entwickelt, um zunächst standardkonform relevante Klassen von Anwendungsszenarien zu beschreiben, hieraus dann mit Hilfe Experimentierbarer Digitaler Zwillinge eine Vielzahl ausführbarer Simulationen abzuleiten, diese dann auf Rechenclustern massiv-parallel zu simulieren und abschließend unter unterschiedlichen Gesichtspunkten auszuwerten. Für unterschiedliche Anwendungsbereiche vom Explorationsrover und das Rendezvous & Docking im Weltraum bis zu Stau- und Einparkassistenten im Automobilbereich konnten so in kurzer Zeit in großem Umfang Trainings- und Validierungsdaten generiert werden. Damit realisiert KImaDiZ völlig neue Variations-, Analyse- und Validierungsmöglichkeiten für den kompletten Lebenszyklus von KI-basierten Anwendungen

Mit dem übergeordneten Ziel, das Vertrauen in KI systematisch zu erhöhen, wurde eine massiv-parallele Architektur für Virtuelle Testbeds entwickelt, um eine Vielzahl möglicher Interaktionen zwischen hoch-realistischen und -detaillierten Digitalen Zwillingen im Kontext von KI-Systemen zu simulieren. Die Architektur erreicht die folgenden neuartigen Ziele im Bereich der KI-Entwicklung und -Validierung:

  1. Nutzung und Erweiterung von domänenübergreifenden Industriestandards für formalisierte Szenarien (Definition eines “Explorationsraums” für KI-Anwendungen) in Kombination mit Experimentierbaren Digitalen Zwillingen (Definition von Simulationseinheiten)
  2. Entwicklung von Methoden zur kontinuierlichen Qualitätssicherung von KI-Systemen auf der Basis formalisierter und automatisch ausgewerteter KPIs (Key Performance Indicators) aus den Ergebnissen massiv-paralleler Simulationen
  3. Entwicklung von Methoden zur gezielten Auswahl und Simulation von relevantem Systemverhalten, einschließlich “Corner Cases” (z.B. seltene Ausfallereignisse von KI-Systemen)

Die Methoden wurden in Zusammenarbeit mit den Verbundpartnern erfolgreich auf drei domänenübergreifende Anwendungen angewendet:

  • Validierung eines ADAS („Advanced driver assistance systems“)-Funktion: Gemeinsam mit FEV.io wurde der KI-basierte “Stauassistent” umfassend validiert und Strategien für dessen Weiterentwicklung und Training konkretisiert.
Untersuchung des ADAS-Verhaltens bei verschiedenen Fahrspurwechselmanövern
  • Autonomer MARS-Rover: Gemeinsam mit RIF e.V. wurde ein autonomer Rover trainiert, mit Hilfe einer Onboard-Kamera und Laserscanner sicher auf einem extraterrestrischen Planeten zu navigieren. Das Training wurde mit einem Reinforcement Learning Framework innerhalb der Virtual Testbeds durchgeführt.
KI-basierter Mars-Rover lernt, das Ziel zu erreichen (grün) und Krater zu vermeiden
  • Rendezvous- und Andockmanöver auf der ISS: Mit dem Experimentierbaren Digitalen Zwilling des RVS3000 LiDAR wurden verschiedene LiDAR-Trainingsdaten für das automatische Rendezvous- und Andockmanöver auf der Internationalen Raumstation erzeugt. Die Firma Jena Optronik, Hersteller des LiDAR, nutzte die Daten zur Auswertung und zum Training ihrer KI-basierten Algorithmen zur Posenschätzung.
Parallele Trainingsdatengenerierung durch virtuelle LiDAR-Scans der ISS

Abschlusspräsentation ViTOS-3

Am 24.10.2023 fand die Abschlusspräsentation des Forschungsvorhabens ViTOS-3 statt. In diesem Verbundvorhaben hat das MMI gemeinsam mit dem RIF e.V. – unterstützt durch den Automobilzulieferer FICOSA und den Sensorhersteller Jena-Optronik – neue Methoden zur simulationsbasierten Entwicklung und Absicherung von sensorgestützten Anwendungen entwickelt.

Es wurde unter anderem eine neuartige Lidar-Simulation zur Unterstützung von Sample Return-Missionen der Raumfahrt vorgestellt, welche sich insbesondere durch die Cone- und Raytracing-Kombination und der echtzeitfähigen dynamischen Verzerrung von bestehenden Ansätzen abhebt.

Auch wurden verschiedene Methoden zur KI-basierten Sensorsimulation präsentiert und evaluiert. Es konnte gezeigt werden, dass die entwickelte Sensorsimulation aus Sicht aktueller KI-Applikationen realistische Trainings- und Validierungsdaten liefertund dass die Hinzunahme von simulierten Trainingsdaten das Trainingsergebnis verbessert.

Dabei konnte die KI-basierte Sensorsimulation Geschwindigkeitssteigerungen um den Faktor 15 erzielen, die die Dauer zur Generierung simulierter Trainingsdaten von 45 Tage auf lediglich 3 Tage reduzierte.

Systematische Analyse verfügbarer KI-Methoden hinsichtlich ihrer Einsetzbarkeit zur KI-basierten Sensorsimulation

Greentech Berlin

Dr. Franziska Brantner, Parlamentarische Staatssekretärin beim BMWK, übergab am Donnerstag, 19.10.2023 in Berlin offiziell die Urkunden an die Gewinner des GreenTech Innovationswettbewerbs. Wir waren mit unserem Vorhaben CO2For-IT (https://www.kwh40.de/co2for-it/) mit dabei! Außerdem gab es spannende Vorträge und Workshops.

[Foto: Dr. Martin Hoppen (MMI), Dr. Ingo Lück (Materna), Dr. Jakob Wernicke (Thüringen Forst)]

OHT: Montage von Sensoren auf Baumaschinen

Bei bestem Wetter konnten am 15.09.23 zusammen mit den anderen Projektpartnern die Montagearbeiten an den beiden Baumaschinen im Rahmen des Forschungsprojekts Off-Highway Twins 2 erfolgreich abgeschlossen werden. Während der Bagger mit einer Auswahl von Druck-, Temperatur- und Positionssensoren ausgestattet wurde, wurde für den Radlader eine Sensoranordnung bestehend aus mehreren LiDAR-, Kamera- und GPS-Sensoren sowie einer IMU aufgebaut. Die Bautätigkeiten vor Ort gehen nun ganz normal weiter und wir freuen uns auf die Daten aus den Messungen der kommenden Wochen. Mehr auf https://www.offhighwaytwins.rwth-aachen.de/go/id/beayku?#aaaaaaaaabeazpb

Kickoff CO2For-IT: Datenraum für die nachhaltige Holzwertschöpfung

(Quelle Grafik “Wald als Wunderwerk“ in der Projektion: Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V. (FNR))

Im Juli 2023 fand die offizielle Auftaktveranstaltung für das Forschungsvorhaben CO2For-IT am Dortmunder Institut für Forschung und Transfer (RIF e.V.) unter Konsortialführung von Materna Information & Communications SE statt. Ziel des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung, prototypische Realisierung und praktische Erprobung des “Forest Data Space” zur umfassenden Umsetzung einer nachhaltigen und klimapositiven Holzwertschöpfung in der Forst- und Holzwirtschaft. Der Forest Data Space ist Ausgangspunkt für die Mobilisierung von Holz aus einer nachhaltigen Forstwirtschaft, ermöglicht ein wertschöpfungskettenübergreifendes Monitoring von CO2-Bilanzen, liefert die notwendigen Daten zur Entwicklung von Strategien zur Bewältigung des Klimawandels und ist so eine “Enabling Technology” zur grünen digitalen Transformation der forstlichen Wertschöpfungsketten durch den Einsatz datengetriebener Services.

Projektpartner sind:
Materna Information & Communications SE
RIF Institut für Forschung und Transfer e. V.
RWTH Aachen University mit dem Institut für Mensch-Maschine-Interaktion (MMI), dem Werkzeugmaschinenlabor (WZL) und dem Institut für Arbeitswissenschaft (IAW)
Rhenus Forest Logistics GmbH & Co. KG
HSM Hohenloher Spezial Maschinenbau GmbH & Co. KG
Forstliches Forschungs- und Kompetenzzentrum Gotha (ThüringenForst – AöR)
Kuratorium für Waldarbeit und Forsttechnik e. V. (KWF)
 
In Zusammenarbeit mit:
foldAI
iFOS GmbH
 
Website des Forschungsvorhaben: https://www.kwh40.de/co2for-it/

Datum:
4.7.23 – 5.7.23

Projektabschluss Waldboden 4.0

Am 23.05.23 fand die Abschlusspräsentation des Forschungsprojektes Waldboden 4.0. Im Rahmen dieses Projektes wurde ein Netzwerk aus Bodenfeuchtesensoren im Wald realisiert, welches es ermöglicht den Zustand des Waldbodens zu erfassen. Durch Anwendung von Wasserhaushaltsmodellen können weiterhin kurzfristig Prognosen über den zukünftigen Zustand gebildet werden.

Das entwickelte Sensornetzwerk befindet sich nun in Arnsberg im Wald im Produktivbetrieb, wo es mit dem im Projekt neu entwickelten LoRa-Funkstandard kontinuierlich Bodenfeuchte und Bodentemperatur sendet. Diese werden über das S3I, eine dezentrale IoT-Plattform, für die Berechnung des Wasserhaushaltes, Prognosedienste und Handlungsempfehlungen zur Verfügung gestellt. Die Nutzer können auf die stündlich aktualisierten Ergebnisse über ein Dashboard im Browser oder eine App für iOS/Android zugreifen.

Dieses System bietet folgende Potenziale für das Umweltmonitoring:

  • Flächendeckende Überwachung des Waldbrandrisikos Risiko-Ermittlung in Form einer räumlichen Heatmap
  • Bedarfsgerechte Jungbaum-Wässerung
  • Ermittlung von Grundwasserneubildung in Dürre-Jahren unter verschiedenen forstlichen Nutzungen zur vereinfachten Konzessionserstellung für Brunnennutzung
  • Ausweisung dynamischer Bewirtschaftungsregeln für die Forstwirtschaft
Übersicht der Messstandorte und beispielhafte Nutzersicht auf das Dashboard und iOS-App

Das auf ein Jahr ausgelegte Forschungsprojekt wurde von EFRE (Förderkennzeichen EFRE-0802077) gefördert und zusammen mit dem Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen University, RIF Institut für Forschung und Transfer e. V., IMST GmbH und Okeanos Smart Data Solutions GmbH ausgetragen. Weitere Informationen und andere Projekte im Bereich Smart Forestry finden Sie auf https://www.kwh40.de/waldboden40/.

Smart Forestry auf der Hannover Messe 2023

Das FNR-geförderte Verbundvorhaben Smart Forestry unter Konsortialführung des MMI stellt sich noch bis diesen Freitag auf der Hannover Messe 2023 vor. Besuchen Sie die Kollegen auf dem Gemeinschaftsstand von FNR und PTJ in Halle 2, Stand A33 (https://www.hannovermesse.de/aussteller/fachagentur-nachwachsende-rohstoffe/N1480262). Mit dabei haben sie ihre „smarte“ Kettensäge als einen Baustein der sich im Aufbau befindlichen vernetzten Holzerntekette.

Nach langer Corona-bedingter Pause trafen sich die Partner des Verbundvorhabens Smart Forestry am 16.-17.5.2022 das erste Mal in Präsenz. Auf dem Treffen beim Projektpartner Kuratorium für Waldarbeit und Forsttechnik (KWF) e.V. in Groß-Umstadt wurden die zuvor online erarbeiteten Ergebnisse aus Analyse und Spezifikation sowie erste konkrete Umsetzungsbausteine diskutiert und beschlossen.

Das Vorhaben wird gefördert durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) über seinen Projektträger Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe (FNR) e.V. (Förderkennzeichen 2220NR254 A-H). Die 3-jährige Projektlaufzeit ist 10/2021 bis 09/2024.

Dzhanibekov-Effekt in VEROSIM

Unsere Welt hält viele Überraschungen und unerwartete Phänomene parat. Ein Beispiel hierfür ist der so genannte Dzhanibekov-Effekt, der bei rotierenden Körpern mit inhomogener Masseverteilung auftritt. Um seinen Drehimpuls zu erhalten, vollzieht der Körper eine unerwartete Schwenkbewegung, wie das Experiment der NASA auf der ISS eindrucksvoll demonstriert. Doch tritt dieser Effekt auch in der Simulation auf? Ja, und das sogar ohne explizit implementiert oder modelliert werden zu müssen. Der Dzhanibekov-Effekt ist impliziter Teil der Starrkörperdynamik in VEROSIM.

Präsenztreffen des Projektes Smart Forestry in Leuna

Am 07. und 08. März 2023 traf sich das Konsortium des Verbundvorhabens Smart Forestry zur Halbzeit des Projekts beim Partner UPM in Leuna zusammen. Fokus der beiden Tage war dabei unter anderem die Spezifikation und Validierung der Zielbilder sowie Planung der anstehenden Tests der Szenarien vom Wald bis zum Werkseingang. Dabei ergab sich auch die Möglichkeit, die im Bau befindliche Bioraffinerie der UPM Biochemicals GmbH zu besichtigen.

Das Projekt unter Konsortialführung des MMI zielt darauf ab, clusterübergreifende, auf Wald und Holz 4.0-Konzepten beruhende Ansätze für eine intelligente, vollintegrierte Holzernte zu entwickeln. Das Vorhaben wird gefördert durch das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) über seinen Projektträger Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe (FNR) e.V. (Förderkennzeichen 2220NR254 A-H). Die 3-jährige Projektlaufzeit ist 10/2021 bis 09/2024. Weitere Informationen siehe https://www.kwh40.de/smartforestry/

Kick-Off des Projekts Off-Highway Twins 2

Das Konsortium bei der Hallenbegehung des Instituts für fluidtechnische Antriebe und Systeme

Das MMI hat sich mit dem Institut für fluidtechnische Antriebe und Systeme und dem Institut für Baumanagement, Digitales Bauen und Robotik im Bauwesen, sowie die Firmen STRABAG, FLUIDON GmbH, meastream GmbH, IQstruct Engineering GmbH und albert.ing GmbH im Rahmen des Kick-Offs am 30.01.23 zusammengefunden, um die nächsten Arbeitsschritte zu besprechen und die zu erwartenden Projektinhalte zu diskutieren.

Das Ziel des Projekts ist es, innovative Lösungen mit Hilfe von Digitalen Zwillingen für die Off-Highway-Industrie zu entwickeln und zu erforschen. Hierbei werden die neuesten Erkenntnisse aus den Bereichen der fluidtechnischen Antriebe, des Baumanagements, der Mensch-Maschine-Interaktion, der Simulationstechnik sowie der digitalen Technologien und des Robotik im Bauwesen genutzt.

Wir freuen uns auf das Forschungsprojekt und die spannende Zusammenarbeit der beteiligten Partner. Bleiben Sie mit der Projektwebsite auf dem Laufenden: https://www.offhighwaytwins.rwth-aachen.de/