Fraunhofer-Institut für Graphische Datenverarbeitung IGDAmbient Intelligence – heute schon an morgen forschen
Vorlesungen müssen nicht immer trocken sein: Zum Abschluss der Veranstaltung „Ambient Intelligence“ des Fachbereichs Graphisch-Interaktive Systeme der TU Darmstadt hatten die Studierenden die Chance, ihre Projekte vorzustellen. Die Kleingruppen entwickelten gemeinsam mit ihren Betreuern während des Semesters unterschiedlichste Anwendungen, die die Mensch-Maschine-Interaktion in intelligenten Umgebungen in den Vordergrund rückten.
Eine Vorlesung, sechs Projekte
Aus verblüffenden Fragestellungen sind erstaunliche Lösungen entwickelt worden: Wussten Sie etwa, dass Ihre Sitzposition höchst individuell ist? Das Projekt „Wer hat auf meinem Stühlchen gesessen?“ kann Sie mithilfe von Sensoren im Stuhlkissen identifizieren.
Der Klang eines Theremins kann einen schon in eine andere Welt versetzen. Das faszinierende Musikinstrument, das ohne Berührung funktioniert, ist jetzt noch ausgefeilter: ein Team baute das „MP3-Theremin“, das MP3-Dateien über den Lautsprecher wiedergeben kann.
Fitnessarmbänder sind mittlerweile im Alltag angekommen, doch wer viel Sport treibt, muss sich auch um eine ausgewogene Ernährung bemühen. „Smart Cooking“ wertet die anfallenden Daten der Smart-Watch-Sensoren in Hinsicht auf die Kochbemühungen aus. Ob Schneiden, Rühren oder Faulenzen – Ihre Uhr weiß nun, wie liebevoll Sie zugange sind.
Ein Team beschäftigte sich mit einer Frage, die Biometrieexpertinnen und Anhänger personifizierter Werbung weltweit zum Grübeln bringt: Wie alt ist die Person, die meine Kamera sieht, welches Geschlecht hat sie? In anschaulichen Grafiken präsentierte die Gruppe, wie weit die Forschung rund um "Reliable Age Estimation" ist – im Geschlecht ist die künstliche Intelligenz allerdings noch sicherer als beim Alter.
Eine weitere Frage, die die Biometrie beschäftigt, ist die Erkennung von Personen unter widrigen Umständen. Das kann wenig Licht oder Kopfkleidung bedeuten – aber auch verrückte Grimassen. Menschen, die nicht erkannt werden möchten, können die Geräte durch das merkwürdigste Verziehen ihrer Gesichtsmuskulatur in den Wahnsinn treiben. Ein Team forschte an Maßnahmen, die Kameras durch maschinelles Lernen auch mit eher ungewöhnlichen Gesichtsausdrücken, sprich "Crazy Faces" vertraut zu machen.
Ein klassisches Thema der AmI-Forschung, Machine Learning, beschäftigte eine weitere Gruppe. Oft fehlt Bildmaterial, um die Algorithmen anzulernen. Also muss eine Anwendung her, die selbstständig Bilder augmentiert. Durch das "Data Augmentation Tool for Machine Learning" stehen verschiedene Optionen wie graduelles Verzerren, Entschärfen oder Rauschen zur Verfügung, um das vorhandene Bildmaterial zu individualisieren.
Das Gewinnerteam
Am 6. Februar fand die Abschlusspräsentation am Fraunhofer IGD statt, dessen Forscherinnen und Forscher eng mit dem Fachbereich GRIS zusammenarbeiten. Auch das Betreuerteam, das die Präsentationen anschließend bewertete, stellte unter anderem das Fraunhofer IGD. Am meisten überzeugte die Jury das Projekt "Reliable Age Estimation", das sich knapp gegen "Smart Cooking" durchsetzen konnte. Wir gratulieren!