Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
| Titel | Entwicklung eines Bodenradarauswerteverfahrens mit 3D-Visualisierung zur archäologischen Prospektion (ArchoRad) |
| Kurzname | ArchoRad |
| Kurzbeschreibung | Entwicklung eines Bodenradarauswerteverfahrens mit 3D-Visualisierung zur archäologischen Prospektion (ArchoRad); Entwicklung und Qualifizierung eines mehrkanaligen Bodenradarsystems mit luftgekoppelten Antennen; Das geplante FuE-Kooperationsvorhaben adressiert als Anwendungsszenario die archäologische Sondierung. Es soll ein Bodenradarsystem mit Auswerteverfahren und 3D-Visualisierung entwickelt werden, das es ermöglicht, vor Ort Objekte und Strukturen, wie z.B. Mauerzüge, automatisiert zu identifizieren und zu klassifizieren. Das neue Bodenradarauswerteverfahren soll über mehrere Sende- und Empfangsantennen verfügen, die innerhalb eines linearen Arrays quer zur Bewegungsrichtung auf einer mobilen Plattform angeordnet sind, was eine große Effizienz und eine reduzierte Messzeit verspricht. Dies hat den Vorteil, dass die Antennen nicht wie bei herkömmlichen Systemen mit Direktkontakt über den Boden gezogen werden müssen und dabei im Fall von Steinen und Bewuchs nicht hängenbleiben oder sogar beschädigt werden können. Die automatische Erkennung der archäologischen Strukturen soll die Aussagequalität des Systems so weit erweitern, dass eine erste Sondierung ohne Expertenwissen bzw. nicht schnell verfügbarer geophysikalischen Fachkompetenz möglich ist. |
| Jahr der Einwerbung | 2025 |
| Laufzeit Beginn | 01.07.2025 |
| Laufzeit Ende | 30.06.2027 |
| Projektleitung | Harter, Marlene, Prof. Dr. |
| Fakultät | EMI |
| Institut | IUAS |