Südniedersachsen. Welche Möglichkeiten auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Bilderkennung aktuell und künftig bietet, erfuhren bis zu 89 TeilnehmerInnen am 27. Januar beim PraxisForum „Künstliche Intelligenz – Bilderkennung in Wissenschaft und Wirtschaft“. Mitglieder des Campus-Instituts Data Science (CIDAS) der Universität Göttingen und das Startup Koiotech UG gaben Einblicke in verschiedene Anwendungsbereiche. Diese reichten vom autonomen Fahren über Qualitätskontrollen in der industriellen Produktion und medizinische Diagnostikverfahren bis hin zur Digitalisierung landwirtschaftlicher Prozesse. Dabei wurde deutlich: KI hat in diesen Bereichen eine rasante Entwicklung genommen.

Wie die automatisierte Bilderkennung die Qualitätskontrolle in der industriellen Fertigung effektiver und effizienter gestalten kann, erläuterte Prof. Dr. Alexander Ecker. Der Professor am Institut für Informatik an der Universität Göttingen ist zugleich Mitgründer des Startups Layer7 AI. Laut Ecker ist künstliche Intelligenz dem menschlichen Auge überlegen, wenn es um die Klassifizierung von Bildern geht – so kann die Kontrolle der Produktqualität beschleunigt und verbessert werden. Die Folge: Geringere Kosten, kein Know-how-Verlust durch personelle Fluktuation und weniger Reklamationen.

Einsatz in der Landwirtschaft

Anstelle von Bildklassifizierung arbeitet Koiotech mit Bildsegmentierung. Mitgründer Anthony Ioan erklärte, wie die Ausgründung aus der Universität Göttingen Landwirten mit modernster Sensortechnologie ermöglicht, Kartoffeln und andere Erntegüter in Echtzeit vollautomatisch nach Größe und Form zu trennen. So kann Ausschuss einfach erkannt und die Agrarerzeugnisse direkt für die jeweilige Art der Weiterverarbeitung sortiert werden.

Ein weiteres Anwendungsfeld aus der Landwirtschaft stellte Dr. Cornelia Meckbach von der Abteilung Systeme der Nutztierhaltung an der Universität Göttingen vor: Durch die Auswertung von Bilddaten aus Tierställen können etwa die Fütterung angepasst, Geburtstermine vorausberechnet und der optimale Vermarktungszeitpunkt ermittelt werden. Zudem bietet diese Art der Kontrolle die Möglichkeit, auf ungewohntes Verhalten der Tiere zu reagieren und somit beispielsweise Krankheiten frühzeitig zu erkennen.

Diagnostik und Sensorfusion

Mit der menschlichen Gesundheit beschäftigt sich Dr. Manuel Nietert von der Universitätsmedizin Göttingen. Er zeigte auf, wie KI-basierte Bildgebung die Diagnostik vereinfachen und zuverlässiger machen kann. Als Beispiel diente ihm der Schweißtest zur Ermittlung der seltenen Stoffwechselerkrankung Mukoviszidose. Bildmasken, die mithilfe KI generiert werden, kommen ohne die ansonsten übliche Färbung des Schweißes mit einem Kontrastmittel aus. Das neue Verfahren führt zu deutlich genaueren diagnostischen Ergebnissen.

Um angemessen auf Straßenbegrenzungen, Verkehrsteilnehmer und weitere Faktoren reagieren zu können, kommen bei der Umfeld-Erfassung von Fahrzeugen gleich mehrere Sensortechnologien wie Kameras, Radar und Laser zum Einsatz. „Jede dieser Technologien hat Stärken und Schwächen“, betonte Prof. Dr.-Ing. Marcus Baum vom Data Fusion Lab an der Universität Göttingen. Die Sensorfusion soll die jeweiligen Stärken kombinieren, um so etwa automatisiertes oder gar autonomes Fahren zu ermöglichen.

Bei aller künstlichen Intelligenz steckt hinter diesen Anwendungen eine Menge menschlicher Arbeit. Denn: Korrekte Ergebnisse erfordern eine große Menge Beispieldaten und dazugehöriger Informationen. Darüber hinaus stehen die Anwender und Entwickler immer wieder vor spezifischen Herausforderungen – etwa mangelhafter Bildqualität oder, insbesondere bei landwirtschaftlichen Betrieben, der fehlenden Anbindung an schnelles Internet.

Vor diesem Hintergrund erwartet Prof. Dr. Alexander Ecker bei der Weiterentwicklung der KI-basierten Bilderkennung für die kommenden Jahre eher kleine Schritte statt einer großen Revolution: „KI ist kein Wundermittel“ – aber wie das PraxisForum deutlich gemacht hat, bereits jetzt ein konkretes und interessantes Anwendungsfeld für innovative Verfahren in Wissenschaft und Wirtschaft.

DigitalHub Göttingen unterstützt bei Digitalisierung

Zum Abschluss der Veranstaltung führten Moderator Jonas Brunnert (StartRaum Göttingen) und Andreas Redeker (Netzwerkmanager IT Innovationscluster Göttingen/Südniedersachsen bei der GWG Gesellschaft für Wirtschaftsförderung und Stadtentwicklung Göttingen mbH) virtuell durch den neuen DigitalHub Göttingen und stellten dessen Ausstattung vor, die passend zum Thema des Abends auch einen Machine Learning Server umfasst. „Unser gemeinsames Ziel ist es, die Wirtschaft in Südniedersachsen bei der Digitalisierung zu unterstützen “, sagte Andreas Redeker und appellierte, den Raum mit Leben zu füllen und zum Ausprobieren und Netzwerken zu nutzen.

Die Online-Veranstaltung wurde gemeinsam vom SüdniedersachsenInnovationsCampus (SNIC), dem CIDAS und dem DigitalHub Göttingen (betrieben vom StartRaum Göttingen und der GWG) ausgerichtet.