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Daten aus dem KI Reallabor bespielen weltweiten Online-Hackathon

Bis tief in die Nacht hinein arbeitete das Team um Ovidiou herum an den Industriedaten, um die Daten zu bereinigen und Unregelmäßigkeiten in den Datensätze zu erkennen. Hierfür nutzte das Team unterschiedliche Methoden der Künstlichen Intelligenz, wie neuronale Netze oder die Hauptkomponentenanalyse PCA.

Das Team machte bei den AI Challenge Days vom 05. Bis zum 07. Juni mit – einem virtuellen Hackathon, der von der AI Community OWL erstmalig durchgeführt wurde. Die AI Community OWL wurde gerade erst frisch gegründet von Phoenix Contact GmbH & Co. KG, dem Fraunhofer IOSB-INA, der Technischen Hochschule OWL und dem Centrum Industrial IT aus Lemgo. Seither sind der Community bereits weitere Innovationsakteure aus Forschung und Industrie beigetreten.
Auch für das erste Event der AI Community OWL – die AI Challenge Days – meldeten sich über 100 interessierte Teilnehmer auf der ganzen Welt an, um Challenges zu bewältigen. Hierfür erarbeitete die Community in drei Themenbereichen Challenges. In der ersten Challenge konnten sich die Hacker einen Datensatz aus dem Bereich Gebäudeautomation vornehmen. Phoenix Contact stellte hierfür einen Datensatz von Aufzügen zur Verfügung. Diese bewegen sich – wie bekannt ist – auf und ab in unterschiedlichen Geschwindigkeiten. Doch wieso gibt es hierbei Unregelmäßigkeiten? Warum dauert derselbe Weg bei manchen Fahrten viel länger?
Genauso spannend war die zweite Challenge aus dem Bereich City. Hier hatte das KI Reallabor – ein Projekt des Bundesministerium für Wirtschaft und Energie – aus Lemgo Digital Datensätze von Parkplätzen aufbereitet. In der Mittelstadt Lemgo sind nämlich die Parkplätze knapp und die Verfügbarkeit wird seit einiger Zeit über Parkplatzsensoren ermittelt. Die daraus entstandenen Daten sollten zuverlässig und idealerweise prädiktiv sein. Wie kann man das mit Methoden der KI erreichen?
Die dritte Challenge adressierte den Kernbereich der Lemgoer Forschung: hier hatte ebenfalls das KI Reallabor hochwertige Industriedaten von zwei Anlagen aus der SmartFactoryOWL aufbereitet. Ein Hochregallager und ein wandlungsfähiges Produktionssystem zeigen Anomalien in den Daten auf. Wie kann man aus den Daten Erkenntnisse gewinnen, um die Anlagen zu stabilisieren und die Prozesse zu optimieren?
In einem Welcome Event wurden die Teams mir sehr guten Key Notes von Prof. Jie Wang aus der Universität Stanford, Kalifornien und Herrn Dr. Frank Possel-Dölken, Geschäftsführer der Phoenix Contact GmbH und Co. KG begrüßt. Dann übernahm das Organisations- und Betreuungsteam die Führung durch den Abend, die vorwiegend aus Teambuilding und Einweisung in die Aufgaben bestand.
Insgesamt 6 Teams bearbeiteten die unterschiedlichen Challenges über die drei Tage hinweg. Hierbei gab es Höhen und Tiefen in der Bewältigung der komplexen Tätigkeiten aber auch in der Zusammenarbeit über unterschiedliche Zeitzonen und Disziplinen hinweg. Dennoch schafften es alle Teams über die Zielgerade und stellten am Sonntagmittag nach einem anstrengenden Wochenende ihre Ergebnisse vor.
Die Siegerteams werden am nächsten Montag um 18Uhr über einen LiveStream im CIIT Youtube Kanal bekannt gegeben und dürfen dann ihre Projekte umsetzen. Insbesondere die Industrielösungen finden Anknüpfungspunkte im KI Reallabor. Hier wird das Gewinnerteam die Lösung an den Anlagen implementieren und demonstrieren. So wird die Lösung nicht nur im KI Reallabor sichtbar gemacht, sondern auch anderen Unternehmen für einen Transfer in die eigene Produktionsumgebung zugänglich gemacht.
Die AI Community OWL zeigte sich zufrieden mit dem Verlauf des Hackathons. Thomas Bischoff von Phoenix resümiert: „Wir haben viel Aufmerksamkeit in den sozialen Medien erhalten. Sogar das Bundesministerium hat unsere Veranstaltung positiv bewertet.“
Nissrin Perez, Fraunhofer-Mitarbeiterin im KI Reallabor und der SmartFactoryOWL blickt in die Zukunft: „Wir freuen uns auf die Realisierung der Ideen mit den Gewinnern in Umsetzungsprojekten des KI Reallabors. Die AI Challenge Days waren nur der Auftakt für eine nun folgende längerfristige Zusammenarbeit in unserem Reallabor, um aus den Ideen nun praktikable Lösungen zu machen, die auch andere gut umsetzen können.“