Entwickelt werden die Methoden am Standort Graz von Pro²Future vom Team um Projektleiterin Belgin Mutlu. Am Projekt sind auch zwei Institute der TU Graz beteiligt.
Die Vision des Teams ist es, Anomalien des mehrdimensionalen Raumes zweidimensional abzubilden, ohne dass dabei Informationen verloren gehen. Wichtig ist es, die Position der Anomalie im multidimensionalem Raum auch in der projizierten Darstellung beizubehalten.
Das ist deshalb notwendig, weil in einem industriellen Setting sehr viele Sensoren gleichzeitig viele Informationen erfassen und man nach dem Auffinden einer Anomalie noch zuordnen können muss, woher diese genau kommt – also die Information, „wo und wann“ hat sich das Problem ereignet. Es muss trotz der Reduktion des mehrdimensionalen auf den zweidimensionalen Raum exakt bestimmt werden.
„Konkret, arbeiten wir an einem KI-System, das menschlichen Nutzern hilft, Anomalien in multivariaten Zeitreihendaten zu identifizieren, zu erforschen und nachzuvollziehen, wie sie entstanden sind. In diesem Zusammenhang wird die KI für die Erkennung von Anomalien im mehrdimensionalem Raum zuständig sein und die menschlichen Nutzer für die Optimierung des gesamten KI-Prozesses, indem sie Feedback an das System liefern“, schildert Belgin Mutlu. Die Innovation ist der kognitive Aspekt der Methode, die Verstärkung der menschlichen Intelligenz: „Sowohl Mensch als auch KI sind Teil der Belegschaft, um die menschliche Leistung zu verbessern und die Arbeit effektiver zu erledigen“, betont die Projektleiterin. Dafür werde eine Sammlung von Daten- und visuellen Analysemethoden für die Mensch-Maschine-Kollaboration in Entscheidungsfindungsprozessen ebenso angestrebt wie die Implementierung einer Demonstrationssoftware, um die vorgeschlagenen Arbeitsabläufe und Werkzeuge zu präsentieren.
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