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Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der heutigen Gesellschaft kaum noch wegzudenken. Auch im Sport haben Methoden der KI in den letzten Jahren mehr und mehr Einzug gehalten. Ob und inwieweit dabei allerdings die derzeitigen Potenziale der KI tatsächlich ausgeschöpft werden, ist bislang nicht untersucht worden. Der Nutzen von Methoden der KI im Sport ist unbestritten, jedoch treten bei der Umsetzung in die Praxis gravierende Probleme auf, was den Zugang zu Ressourcen, die Verfügbarkeit von Experten und den Umgang mit den Methoden und Daten betrifft. Die Ursache für die, verglichen mit anderen Anwendungsgebieten, langsame An- bzw. Übernahme von Methoden der KI in den Spitzensport ist nach Hypothese des Autorenteams auf mehrere Mismatches zwischen dem Anwendungsfeld und den KI-Methoden zurückzuführen. Diese Mismatches sind methodischer, struktureller und auch kommunikativer Art. In der vorliegenden Expertise werden Vorschläge abgeleitet, die zur Auflösung der Mismatches führen können und zugleich neue Transfer- und Synergiemöglichkeiten aufzeigen. Außerdem wurden drei Use Cases zu Trainingssteuerung, Leistungsdiagnostik und Wettkampfdiagnostik exemplarisch umgesetzt. Dies erfolgte in Form entsprechender Projektbeschreibungen. Dabei zeigt die Ausarbeitung, auf welche Art und Weise Probleme, die heute noch bei der Verbindung zwischen KI und Sport bestehen, möglichst ausgeräumt werden können. Eine empirische Umsetzung des Use Case Trainingssteuerung erfolgte im Radsport, weshalb dieser ausführlicher dargestellt wird.
Kollaborative Industrieroboter werden für produzierende Unternehmen immer kosteneffizienter. Während diese Systeme für den menschlichen Mitarbeiter eine große Hilfe sein können, stellen sie gleichzeitig ein ernstes Gesundheitsrisiko dar, wenn die zwingend notwendigen Sicherheitsmaßnahmen nur unzureichend umgesetzt werden. Herkömmliche Sicherheitseinrichtungen wie Zäune oder Lichtvorhänge bieten einen guten Schutz, aber solch statische Schutzvorrichtungen sind in neuen, hochdynamischen Arbeitsszenarien problematisch.
Im Forschungsprojekt BeyondSPAI wurde ein Funktionsmuster eines Multisensorsystems zur Absicherung solcher dynamischer Arbeitsszenarien entworfen, implementiert und im Feld getestet. Kern des Systems ist eine robuste optische Materialklassifikation, die mit Hilfe eines intelligenten InGaAs-Kamerasystems Haut von anderen typischen Werkstückoberflächen (z.B. Holz, Metalle od. Kunststoffe) unterscheiden kann. Diese einzigartige Eigenschaft wird genutzt, um menschliche Mitarbeiter zuverlässig zu erkennen, so dass ein konventioneller Roboter in Folge als personenbewusster Cobot arbeiten kann.
Das System ist modular und kann leicht mit weiteren Sensoren verschiedenster Art erweitert werden. Es kann an verschiedene Marken von Industrierobotern angepasst werden und lässt sich schnell an bestehenden Robotersystemen integrieren. Die vier vom System bereitgestellten Sicherheitsausgänge können dazu verwendet werden - abhängig von der durchdrungenen Überwachungszone - entweder eine Warnung auszugeben, die Bewegung des Roboters auf eine sichere Geschwindigkeit zu verlangsamen, oder den Roboter sicher anzuhalten. Sobald alle Zonen wieder als „eindeutig frei von Personen“ identifiziert sind, kann der Roboter wieder beschleunigen, seine ursprüngliche Bewegung wiederaufnehmen und die Arbeit fortsetzen.
Abschlussbericht zum BMBF-Fördervorhaben Enabling Infrastructure for HPC-Applications (EI-HPC)
(2020)
Zur Schätzung der Exposition von Oberflächengewässern durch Pflanzenschutzmittel werden PEC-Werte mit Hilfe eines probabilistischen Verfahrens ermittelt. Hierfür werden zunächst verschiedene Regressionsanalysen zur Modellierung der Abdrift durchgeführt. Anschließend wird die ausgewählte Abdriftverteilung mit verschiedenen Verteilungsansätzen für die Aufwandmenge und das Gewässervolumen kombiniert.
Aufgrund eines nahezu gleichlautenden Beschlusses des Kreistages im Rhein-Sieg-Kreis (RSK) und des Hauptausschusses der Stadt Bonn im Jahr 2011 wurden die jeweiligen Verwaltungen beauftragt, gemeinsam mit den Energieversorgern der Region ein Starthilfekonzept Elektromobilität zu entwickeln. In Folge dieses Beschlusses konstituierte sich Ende 2011 ein Arbeitskreis, der aus den Verwaltungen des Rhein-Sieg-Kreises und der Stadt Bonn, den Energieversorgern SWB Energie und Wasser, der Rhenag, den Stadtwerken Troisdorf, der Rheinenergie und den RWE besteht. Die inhaltlichen Schwerpunkte, die inzwischen in drei Arbeitskreisen behandelt werden, umfassen den Ausbau der Ladeinfrastruktur, die Öffentlichkeitsarbeit und die Bereitstellung von Strom aus regenerativen Quellen durch den Zubau entsprechender Anlagen in der Region. Während Maßnahmen zur Öffentlichkeitsarbeit und die Bereitstellung Grünen Stroms aus den Arbeitskreisen direkt bearbeitet und bewegt werden, ist dies aufgrund der Komplexität des Themas und der zahlreichen Einflussgrößen beim Ausbau der Ladeinfrastruktur nicht möglich. Daraus entstand die Überlegung einer Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg.
Tracelets and Specifications
(2017)
In the accompanying paper [1] the authors study a model of concurrent programs in terms of events and a dependence relation, i.e., a set of arrows, between them. There also two simplifying interface models are presented; they abstract in different ways from the intricate network of internal points and arrows of program components. This report supplements [1] by presenting full proofs for the properties of the interface models, in particular, that both models exhibit homomorphic behaviour w.r.t. sequential and concurrent composition. [1] B. Möller, C.A.R. Hoare, M.E. Müller, G. Struth: A discrete geometric model of concurrent program execution. In H. Zhu, J. Bowen: Proc. UTP 16. LNCS 10134. Springer 2017, 1-25
Publikation Umweltdaten
(2009)
This project investigated the viability of using the Microsoft Kinect in order to obtain reliable Red-Green-Blue-Depth (RGBD) information. This explored the usability of the Kinect in a variety of environments as well as its ability to detect different classes of materials and objects. This was facilitated through the implementation of Random Sample and Consensus (RANSAC) based algorithms and highly parallelized workflows in order to provide time sensitive results. We found that the Kinect provides detailed and reliable information in a time sensitive manner. Furthermore, the project results recommend usability and operational parameters for the use of the Kinect as a scientific research tool.