Kommunikation und Wissen – Kognitive Maschinen – Künstliche Intelligenz (KI)

Die Fraunhofer-Gesellschaft bearbeitet an vielen ihrer Institute Kompetenz- und Forschungsfelder der künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendungen in den Bereichen Robotik, Bild- und Sprachverarbeitung sowie Prozessoptimierung. Fraunhofer-Forschung leistet wesentliche Beiträge zur Theorie und Ethik der KI und orientiert sich zugleich eng an praktischen Bedarfen von Kunden.

Die KI-Algorithmen und Systeme von Fraunhofer werden beispielsweise in der Werbebranche, in der Automotive-Industrie, in der industriellen Produktion, in der Medizin und in der Finanzindustrie eingesetzt. 

Kommunikation und Wissen

Kognitive Systeme/Maschinen: Maschinen das Lernen lehren

© Foto Fraunhofer IFF

Der am Fraunhofer IFF entwickelte mobile Assistenzroboter ANNIE erlaubt eine direkte Kooperation von Mensch und Maschine.

Maschinen erobern immer mehr Einsatzbereiche und helfen Menschen, bessere Entscheidungen zu treffen. Die International Data Corporation (IDC) rechnet mit weltweiten Ausgaben für kognitive Lösungen in Höhe von über 40 Mrd US-Dollar bis zum Jahr 2020. Fraunhofer will die Aktivitäten in den relevanten Forschungsfeldern stärker bündeln und zielgerichtet vorantreiben. 

Zum Titelthema

Referenzprojekte – Persönliche Assistenten

Passgerechter Coach für Mensch und Maschine

© Foto Fraunhofer IAO

Die am Fraunhofer IAO im Projekt APPsist entwickelten KI-Assistenten stellen sich automatisch auf den Unterstützungsbedarf des einzelnen Mitarbeiters ein, so dass sich menschliche und künstliche Intelligenz jederzeit sinnvoll ergänzen. 

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Einfühlsame Unterstützung in den eigenen vier Wänden

© Foto Fraunhofer IGD

Der KI-Assistent, den Forscher des Fraunhofer IGD als Partner in einem multinationalen Projekt entwickeln, soll Senioren als Dialog-Partner und Service-Kraft im Wohnumfeld zur Hand gehen. Die künstliche Intelligenz ist nicht nur tatkräftig, sondern auch einfühlsam: Sie interpretiert das Verhalten und den emotionalen Zustand des Nutzers und stellt sich darauf ein.

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Der heiße Draht zum Gehirn

© Foto RoBeDeRo/istock

Brain-Computer-Interfaces (BNCI) sind ein vielversprechender Ansatz, die Handlungsspielräume von Menschen mit schweren körperlichen Behinderungen zu erweitern. Sie schaffen eine direkte Verbindung zwischen Gehirnströmen und intelligenter Software. Das ermöglicht es den Betroffenen zum Beispiel, elektronische Geräte zu bedienen. Das Fraunhofer FIT hat einen innovativen BNCI-Prototyp entwickelt, auf Basis neuester Erkenntnisse in den Bereichen Affective Computing und Machine Learning.

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Referenzprojekte – Maschinelles Sehen

Arzthelfer mit Argusaugen

© Foto Fraunhofer MEVIS

Forscher am Fraunhofer MEVIS entwickeln Softwaresysteme, die in der Lage sind, Gewebeveränderungen in CT-Scans schon in einem sehr frühen Tumor-Stadium zu erkennen. Dabei kommen innovative Technologien aus dem Machine Learning zum Einsatz: Bildalgorithmen, die große Datenmengen durchpflügen und dabei ihre Präzision ständig verbessern.

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Künstliche Intelligenz im medizinischen Labor

© Foto Fraunhofer IIS/Kurt Fuchs

Das Fraunhofer IIS nutzt Methoden des maschinellen Lernens, um Mediziner bei der Auswertung komplexer Labordaten zu unterstützen. Zum Beispiel hilft die künstliche Intelligenz dabei, mikroskopisch oder endoskopisch aufgenommene Bilder von Zellen, Geweben oder Schleimhautoberflächen auf verdächtige Merkmale hin zu untersuchen. Hier kommen Methoden der wissensbasierten Bilderkennung und Mustererkennung zum Einsatz.

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Zielgruppengerechte Werbung

© Foto AlexShutter / Fotolia.com

Fraunhofer-Forscher entwickeln Technologien, die es Unternehmen erlauben, auf die Bedürfnisse des einzelnen Konsumenten einzugehen, ohne seine Privatsphäre zu verletzen. Ein Anwendungsfeld sind zum Beispiel digitale Werbetafeln im öffentlichen Raum: Hier ermöglicht es die BioLens-Software des Fraunhofer IGD, das Alter, das Geschlecht oder den Grad der Aufmerksamkeit eines Betrachters zu ermitteln und das Werbeangebot in Echtzeit anzupassen.

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Marketing mit Gefühl

© Foto shotstudio - fotolia.com

Das Fraunhofer IIS entwickelt Technologien aus dem Bereich Affective Computing. Die Algorithmen erlauben es, in Bewegtbildern Gesichter zu erkennen und nach ihrem emotionalem Zustand zu klassifizieren. Das schafft neue Potenziale am Point of Sale: Wie Menschen auf Produktangebote reagieren, lässt sich auf Basis von Video-Aufzeichnungen in Echtzeit analysieren. So kann die Wirksamkeit der Angebote gezielt erhöht werden.

Sophisticated High-speed Object Recognition Engine – SHORE

Anonymous Video Analytics for Retail and Digital Signage – AVARD 

Orientierung im Schilderwald

© Foto Fraunhofer IAIS

Autonome Fahrzeuge müssen Verkehrszeichen zuverlässig erkennen können. Bestehende Systeme haben jedoch Probleme, Schilder mit dynamischen Informationen zu verstehen – etwa solche mit Hinweisen auf die aktuelle Verkehrslage. Der Ansatz des Fraunhofer IAIS ermöglicht es einem System, auch Schilder dieser Art mit hoher Treffsicherheit zu »lesen«. Die Informationen werden semantisch verarbeitet, inhaltlich verstanden und zur weiteren Verarbeitung verfügbar gemacht.

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Präzise landen auf fernen Planeten

© Foto Fraunhofer FOKUS

Ingenieure des Fraunhofer FOKUS untersuchen im Projekt MUSE, wie sich die Positionierung von Raumfahrzeugen verbessern lässt. Damit die Landung im Weltraum sanft ausfällt, soll ein neuartiger optischer Positionssensor zum Einsatz kommen. Mit seiner Hilfe wird das aktuelle Bild von mehreren Kameras mit einem vorab erstellten Software-Modell der Landestelle verglichen. Während des Landeanflugs lässt sich so die Flugbahn des Raumfahrzeugs präzise feinjustieren.

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Was bist Du denn für ein Menschenaffe?

© Foto Fraunhofer IDMT

Fraunhofer IDMT und IIS forschen an einer im Artenschutz von Menschenaffen einsetzbaren Identifizierungsoftware. Diese detektiert auf Einzelbildern oder in Videos die Gesichter von Menschenaffen. Ob Gorilla oder Schimpanse – die Algorithmen erlauben eine Bestimmung und Klassifizierung der Spezies. Anhand typischer Gesichtsmerkmale, -strukturen oder -konturen werden anschließend einzelne Individuen einer Gruppe identifiziert.

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Referenzprojekte – Maschinelles Lernen

Körperbezogene Daten intelligent auswerten

© Foto Fraunhofer IIS

Biosignale – meist handelt es sich dabei um elektrische Spannungen, wie sie etwa beim EKG gemessen werden – liefern Medizinern wichtige diagnostische Hinweise. Mit Hilfe von adaptiven Algorithmen lassen sich diese körperbezogenen Daten intelligent auswerten. Besonders das geschickte Verknüpfen unterschiedlicher Parameter erlaubt sehr viel zuverlässigere und aussagekräftigere Befunde. Ein Forschungsfeld, mit dem sich das Fraunhofer IIS intensiv beschäftigt.

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Datendieben das Handwerk legen

© Foto Fraunhofer IAIS

Die Software »MINTify rule« unterstützt Banken dabei, Datendieben das Handwerk zu legen – mit den Mitteln der künstlichen Intelligenz. Die Software basiert auf selbstlernenden Algorithmen, die Betrugsmuster in Millionen von Transaktionen erkennen können – und zwar im Lauf der Zeit immer schneller und besser. Entwickelt wurde »MINTify rule« am Fraunhofer IAIS gemeinsam mit Partnern des Unternehmens Paymint.

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Datendurchsicht für intelligente Energienutzung

© Foto smart-energy-hub.de

Fraunhofer IAO und IAIS demonstrieren gemeinsam mit Partnern aus Forschung und Industrie: Eine im Projekt SmartEnergyHub entwickelte Plattform kombiniert Echtzeitdaten aus dem Energiemanagement mit aktuellen Wetterprognosen, um Effizienzpotenziale zu heben. Implementiert wird die Lösung am Flughafen Stuttgart, der als Pilotanwender am Projekt teilnimmt.

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Referenzprojekte – Smarte Maschinen

Ein Ohr für die Probleme der Maschinen

© Foto Infineon

Je nach Industrieanlage kann eine Überwachung auf Fehler sehr komplex und kostenintensiv sein. Im Verbundprojekt ACME 4.0 untersuchen deshalb Fraunhofer IDMT und IIS zusammen mit Partnern aus Industrie und Forschung das Potenzial der akustischen Überwachung von Maschinen und Produktionsprozessen. Dafür werden unter anderem Körper-, Luft- und Ultraschall der Maschinen erfasst. Mithilfe von Verfahren der computerbasierten akustischen Ereigniserkennung sollen Unregelmäßigkeiten oder Fehler im Produktionsprozess zuverlässiger und leichter als bisher erkannt werden.

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Intelligente Gebäudesteuerung

© Foto MEV-Verlag

Moderne Gebäude verfügen über komplexe Energiesysteme aus vielen Komponenten wie Heizung, Kühlung, Lüftung und Speicherung, die normalerweise separat automatisch gesteuert werden. Das Fraunhofer IIS entwickelt zusammen mit Projektpartnern intelligente Monitoringverfahren, die sehr schnell relevante Informationen zum globalen Zustand des Gebäudes, aber bei Bedarf aber auch detaillierte Einblicke in die Ursachen eines Fehlverhaltens liefern.

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