Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet der Industrie ein weites Feld neuartiger Geschäftsmodelle. Damit kleine und mittlere Unternehmen von diesen enormen Chancen profitieren können, fördert das Land Baden-Württemberg im Rahmen des KI-Innovationswettbewerbs Baden-Württemberg insgesamt 44 Projekte. Fraunhofer IPM ist mit seiner Expertise an den Projekten HOLO-KI, 3D-Hydra und GOSAIFE beteiligt. Das Projekt HOLO-KI hat eine KI-basierte Qualitätskontrolle von Hochpräzisions-Drehteilen zum Ziel. In 3D-Hydra geht es um hochauflösende Überflutungsberechnungen auf Basis von KI-basierter 3D-Objekterkennung in Drohnendaten. Mit dem dritten Projekt – GOSAIFE - möchte Fraunhofer IPM zukünftig KI-basierte dynamische Sicherheitsinformationen in Navigationssysteme liefern können.

HOLO-KI: Künstliche Intelligenz in der Qualitätskontrolle
In der Qualitätssicherung kann KI die fertigungstaugliche Dateninterpretation auf ein neues Level heben. Zu diesem Zweck wird im Projekt HOLO-KI das genaueste optische 3D-lnline-Messsystem der Welt zur vollflächigen Inspektion makroskopischer Präzisionsflächen im Sekundentakt um eine Kl-basierte Bauteilklassifikation erweitert. Umgesetzt wird das Entwicklungsprojekt unter realen Fertigungsbedingungen bei der Werner Gießler GmbH in Elzach. Der hohe Automatisierungsgrad und die Serienfertigung von 10 Mio. Präzisionsdrehteilen pro Jahr im Sekundentakt bieten ideale Voraussetzungen zur Realisierung des KI-Projekts. Das Projekt hat Leuchtturmcharakter: Es zeigt auf, wie eine fehlerfreie und effektive Qualitätssicherung von hochwertigen Bauteilen in der Massenproduktion möglich ist – durch die Kombination von Messtechnik zur Vermeidung von Schlupf und Kl-basierter Datenauswertung zur Vermeidung von Pseudofehlern.

3D-Hydra: Überflutungsgefahr besser abschätzen durch KI-basierte Auswertung von Drohnendaten
Schutzkonzepte für die Gefahrenabschätzung bei Extremwetterlagen basieren auf Bilddaten, die üblicherweise mithilfe von Kameras aus der Luft aufgenommen werden. Simulationen werden heute in einem Halbmeterraster durchgeführt und schließen somit die Mikrostruktur des untersuchten Geländes nicht ein. Im Projekt 3D-Hydra werden hochaufgelöste Drohnendaten mithilfe KI-basierter Algorithmen in ein schlankes 3D-Modell überführt, analysiert und semantisch angereichert. Dabei werden typische urbane Objekte wie Mauern, Bordsteine, Fassaden oder Unterführungen automatisiert erkannt. Ein solches zentimetergenaues Mikro-3D-Modell wird die Grundlage für hochauflösende Strömungssimulation und Überflutungs-Gefahrenkarten sein.

GOSAIFE: KI-basierter Sicherheitsassistent in Navigationssystemen
Eine Navigationshilfe, die Verkehrsteilnehmenden Informationen zu möglichen Verkehrsrisiken in Echtzeit bereitstellt, ist das Ziel des Projekts GOSAIFE. Bei der Verkehrsführung und Geschwindigkeitssteuerung soll die Navigation in Zukunft nicht nur den optimalen Weg, sondern auch mögliche Gefahren berücksichtigen. In Zukunft kann so eine an Gefahren ausgerichtete Verkehrsführung und Geschwindigkeitssteuerung erfolgen. Dazu wird ein künstliches neuronales Netz (KNN) für die Erkennung typischer Gefahrensituationen im städtischen Umfeld wie z. B. Straßenschäden oder bestimmte Gebäude- oder Kreuzungstypen trainiert. Für das Training des KNN werden vorhandene Messdaten aus unterschiedlichen Quellen sowie synthetisch erzeugte Daten genutzt. Ein KI-basierter Algorithmus erkennt die räumlichen und zeitlichen Bezüge der Gefahrenobjekte zueinander und ermittelt daraus eine Risikoklassifizierung. Diese fließt dann in die Navigations-Applikation ein. Die Daten sollen langfristig von verschiedensten Datenplattformen stammen. Im Projekt nutzen wir Daten von mit Kameras ausgestatteten Lastenrädern.