In den vorangegangenen Vorlesungen erhielten die Studierenden einen Überblick über die aktuellen Technologietrends und Forschungserkenntnisse, die Ambient Intelligence zugrunde liegen. Dazu gehören beispielsweise Konzepte zur Realisierung intelligenter Umgebungen, intelligente Netzwerke und Objekte, Techniken der erweiterten, mobilen Realität, ubiquitäre und allgegenwärtige Informationsräume, nomadische Kommunikationen, Echtzeit-Kommunikation und relevante Middleware, eingebettete Systeme, Sensornetzwerke und Wearable Computing. Am Fraunhofer IGD realisierten die Studierenden in Kleingruppen lauffähige Ambient-Intelligence-Anwendungen, die sie am 10. Februar 2020 präsentierten.

Eine Vorlesung, acht Projekte

Gleich zwei Gruppen beschäftigten sich mit dem Projekt »Boot me up, Scotty!« Früher war Firmware – wie es der Name schon anklingen lässt – auf ROMs gespeichert, ein nachträgliches Updaten war nur möglich durch den Austausch der Hardware. Der Trend geht allerdings dahin, die Firmware immer häufiger durch Flashen aktualisierbar zu machen. Die Studierenden haben einen kostengünstigen und energieeffizienten Mikrocontroller programmiert, so dass er Firmware-Updates über WLAN empfängt, sie in den Flash speichert und eigenständig bootet.

Liegepositionserkennung im Bett hat viele Vorteile, in der Schlafforschung etwa oder zur Prävention von Wundliegen. Diese Vorzüge wusste auch ein Student zu schätzen, der aber mit der bisherigen kapazitiven Sensormessmethodik nicht glücklich war. Statt die häufige Loading  Mode-Methode zu nutzen, teste er lieber die Shunt Mode-Methode aus, bei dem eine Transmit-Elektrode Frequenzen aussendet, die von einer Receive-Elektrode empfangen werden. Der Vorteil ist, dass mehrere Sensoren so realisiert werden können.

Viele Sportübungen mit dem eigenen Körpergewicht können bequem von Zuhause aus vor dem Sofa durchgeführt werden. Aber wer schaut nach, dass die Übungen auch alle sauber ausgeführt werden? Im Projekt »Quantified-Self by Exercise Tracking« wurde eine Matte trainiert, die ohne Kameras oder Wearables Fitnessübungen trackt und stattdessen auf kapazitiver Sensorik beruht.

Kapazitive Sensoren begegnen uns in alltäglichen Anwendungen – alle nutzen wir Smartphones. Smarte Textilien nutzen diese Technologie auch. Zusätzlich zum Touch-Input kann auch die Annäherung an interaktive Bereiche (wie Knöpfe) wertvolle Informationen bieten. Im Projekt »Welches ist die beste Elektrode« wurde anhand von Messungen betrachtet welchen Einfluss Materialien, Form und Größe auf die Erkennung der Annäherung hat.

Digitale Forensik, demographische Erhebungen, Social Media, Identitätsüberprüfung, Jugendschutz – es gibt viele Bereiche, in denen es nützlich wäre, Geschlecht und Alter der Person am Gesicht ablesen zu können. Hierfür trainierten Studierende im Projekt »Driving Age Estimation To The Limit« ihre Algorithmen und finden heraus, bei welcher Altersklasse das zum Beispiel noch gar nicht so gut funktioniert.

Gesichtserkennung funktioniert zwar schon ganz gut, aber wir alle haben quasi Fingerabdrücke in unseren Augen: die Iris. Das Projekt »Iris Identification« setzte sich zum Ziel, Personen anhand ihrer Iris durch Feature Detection und Clustering einwandfrei identifizieren zu können.

Zuhause gesund und lecker zu kochen, klappt mit ein wenig Übung recht schnell. Unterwegs geraten wir aber oft in Hektik und schnappen uns schnell etwas auf die Hand. Zur aufwendigen Nährwerterecherche reicht die Zeit oft nicht – daher arbeitet eine Gruppe an einer App zur visuellen Ernährungsberatung. Die Handyapp erkennt durch ein neuronales Netz anhand der Fotos, welches Essen eher gesund oder ungesund ist.

Das Gewinnerteam

Am 10. 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 »Iris Identification« Wir gratulieren!