Willkommen im KI-Labor

Pioneer-Roboter im KI-Labor

Lehre und Forschung auf den Gebieten

  • Wissensverarbeitung und Methoden der Künstlichen Intelligenz
  • Soft Computing, Fuzzy Systeme, Neuronale Netze, Artificial Life
  • Evolutionäre Algorithmen, Zeitlogik, Bayessche Netze
  • KI-Programmiersprachen LISP und PROLOG
  • Semantische Signalanalyse

Anwendung wissensbasierter Systeme

  • Integrierte Informatikanwendungen, Autonome Mobile Systeme,
  • Planung und Optimierung, Entscheidungsunterstützung, Data Mining

Studienrichtung "Intelligente Systeme" im Informatikstudium

LEGO League 2019

Donnerstag, Juli 25, 2019
2019 FLL-Regionalwettbewerb und FLL Junior am Freitag, den 29.11.2019 im Audimax
Am 1. August um 18 Uhr werden die Aufbauanleitungen und Aufgaben veröffentlicht: CITY SHAPER für die FLL und BOOMTOWN BUILD für die FLL Junioren. Die FLL Junior-Teams erhalten alle nötigen Materialien mit ihrem Motivationsset. Die FLL-Teams erhalten zum ersten Mal Teamleitfaden und Ingenieurnotizbücher mit allen Infos zu...
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Film: Darya über ihr Masterprojekt

Montag, Juli 15, 2019

Kurzfilm "Intelligente Systeme": Darya über ihr Masterprojekt II

Darya erläutert ihr Masterprojekt im 2. Semester zum Thema "Reinforcement-Lernen mit Gegner" im Schwerpunkt Intelligente Systeme
Ziel des Projektes II ist die Weiterentwicklung der im Projekt I begonnenen Anwendung, die es einem NAO-Roboter ermöglicht, das NIM-Spiel mit einem menschlichen Gegner zu spielen. Der Roboter soll selbstständig die Spielsituation erkennen, die Strategie planen, eigene Spielzüge erledigen und mit dem Gegner interagieren.

Im Projekt II sollen folgende Aufgaben gelöst werden:
  • Bildverarbeitung: Automatische Erkennung der Region of Interest.
    Im Projekt I sind die...
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Masterarbeit von Eric Bunde

Freitag, März 29, 2019

Sentimentanalyse mittels deutscher Twitter-Korpora und Deep Learning

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von Ansätzen zur Stimmungsanalyse von Tweets in deutscher Sprache. Hierzu ist ein Data Mining-Prozess zu durchlaufen mit den Phasen Datenselektion, -exploration, - vorbereitung, Merkmalsgenerierung, Modellierung und Evaluation. Die besondere Schwierigkeit besteht in der Datenbeschaffung, den unstrukturierten Daten (Tweets) sowie der Auswahl und lauffähigen Umsetzung der Lernalgorithmen aus dem Bereich des Deep Learnings. Die Klassifizierer sollen mit ihren Hyperparametern nachvollziehbar dokumentiert und geeignet evaluiert werden.

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Pizzabote WS18/19

Montag, März 18, 2019

Der autonome Pizzabote SAE-Level 5

Wir wiederholen die schwierige Aufgabe vom letzten Jahr, bei der ein autonomes Fahrzeug entworfen, konstruiert und programmiert werden soll, das selbständig kürzeste Wege in einer übergebenen Karte plant und ausführt. Der Anwendungsfall ist ein Lieferroboter, wie er in verschiedenen Städten erprobt wird. Das System übernimmt hier sowohl die Rolle des Roboters (Lokalisation, lokale Navigation mithilfe der Sensorik, Abliefern der Pizza) als auch die der Planungsschicht, bspw. einer zentralen KI-Komponente, die auf die Verkehrssituation der Stadt zugreifen kann und Routen nach aktueller Verkehrslage berechnet (globale Navigation).

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Masterarbeit von Joel Rixen

Freitag, September 28, 2018

Automatisches Generieren von Fingersatz für Klavierpartituren mithilfe von Machine-Learning

Beim Erlernen des Klavierspielens kann es besonders für Neueinsteiger problematisch sein, einen guten Fingersatz zu finden. Das Ziel dieser Arbeit ist, ein Programm zu erstellen, das den Fingersatz für Klavierpartituren generieren kann.

Diese Aufgabe wurde über die letzten 20 Jahre mehrfach versucht zu lösen. Die Lösungsansätze basieren meist auf der gleichen Idee und funktionieren nur bei einfachen Klavierstücken. In dieser Arbeit wurde deswegen mit einem anderen Lösungsansatz (Machine-Learning) gearbeitet. Es wurde eine Applikation zur Erzeugung von Fingersatz aus Partituren mit dem...

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Masterarbeit von Herval Bernice Nganya Nana

Montag, September 24, 2018

Multi-staged Deep Learning approach for automatic counting and detecting banana trees in UAV images using Convolutional Neural Networks

Die Arbeit bearbeitet ein schwieriges Problem bei der automatisierten Überwachung von Pflanzenzuständen auf Bauernhöfen und Plantagen. Sie schlägt eine auf Deep Learning basierende Methode vor, um Bananenbäume auf einer Bananenplantage mittels Drohnenbildern automatisch zu detektieren und zu zählen. Die Schwierigkeit dieser Aufgabe besteht darin, dass sich Bananenbaumkronen sehr oft überlappen. Selbst für einen Menschen ist diese Aufgabe sehr schwierig zu erledigen. Die Aufgabe zerfällt damit in zwei Teile:...

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Bachelorarbeit von Ursina Bisang

Montag, August 06, 2018

Online Deep Learning mit Hedge-Backpropagation für Predictive Maintenance-Anwendungen

Das Ziel der Arbeit ist die Untersuchung der Eignung von Hedge-Backpropagation zur Vorhersage von Maschinenausfällen auf dem Turbofan-Datensatz. Hedge-Backpropagation ist ein Multilayerperzeptron, bei dem aus jeder versteckten Schicht eine zusätzliche Ausgabe erzeugt wird. Die Ausgaben werden linear gewichtet und ihre Wichtung mit dem Hedge-Algorithmus alternierend zum übrigen Netz angepasst. So soll es möglich sein, dass sich über diese Wichtungen die genutzte Tiefe des Netzes selbständig an die Aufgabe anpasst.

Der Ansatz soll detailliert vorgestellt und entweder selbst oder unter Zuhilfenahme einer geeignet...

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Masterarbeit von Jonas Preckwinkel

Mittwoch, Juli 11, 2018

Deep Learning zur Objektdetektion in Bildern mit Region-based Convolutional Neural Networks und GPU-Computing

Ziel der Arbeit ist die Untersuchung der Leistungsfähigkeit aktueller künstlicher neuronaler Netze zur Objektdetektion in Bildern. Hierzu sind einführend wesentliche Konzepte des Deep Learnings zu erläutern. Der Schwerpunkt der Arbeit besteht in der Evaluation regionsbasierter Objektdetektionssysteme. Hierzu soll die Funktionsweise mehrstufiger regionsbasierter Detektionssysteme, insbesondere von R-CNN, Fast-RCNN und Faster-RCNN, detailliert erläutert und verglichen werden. Die Netze sind zu implementieren und auf geeigneten Daten, bspw. den VOC-Datenmengen, zu trainieren und der Einfluss von Hyperparametern auf Rechenzeiten und Performance zu untersuchen....

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LEGO League 2018 - jetzt mit FLL Junior

Mittwoch, April 04, 2018
2018
FLL-Regionalwettbewerb und FLL Junior am Freitag, den 30.11.2018 im Audimax
Am 09. April 2018 geht es in die neue FIRST-LEGO-League Saison und das Anmeldeportal öffnet sich. Wie in den letzen Jahren ist die Technische Hochschule Brandenburg wieder dabei - diesmal gleich zweifach: mit dem FLL-Regionalwettbewerb am 30. November und zeitgleich erstmals auch mit einer FLL Junior-Ausstellung (unten mehr dazu).
  • Neue Stichtags-Regelung: Wer am 1. Januar 2018 mindestens...
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Masterarbeit von Vanessa Vogel

Mittwoch, März 07, 2018

Human-Robot-Interaction zum überwachten Lernen einer Objekterkennung durch den humanoiden Roboter NAO

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation zur Demonstration der Interaktion einer Person mit einem Roboter zum Erlernen von Objekten, die später wiedererkannt werden sollen. Der Schwerpunkt liegt zum einen auf der Entwicklung des Interaktionsmodells und zum anderen auf einer zuverlässigen Erkennung nach wenigen Lernbeispielen. Die besondere Schwierigkeit liegt in der Verwendung des NAO-Roboters. Die Arbeit soll die Vorarbeiten berücksichtigen und diese weiterentwickeln.

Im Ergebnis entstand eine Python-Applikation, die im Dialog mit einem Menschen in der...

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Bachelorarbeit von Franziska Mieck

Mittwoch, März 07, 2018

Entwicklung einer prototypischen Webanwendung mit AngularJS zur Erstellung modularer Ontologien der Health Intelligence Platform

Die Aufgabenstellung besteht darin, die Modularisierung von Ontologien entsprechend medizinischer Fachbereiche zu unterstützen. Dazu soll eine prototypische Webanwendung für die Health Intelligence Platform (HIP) der ORTEC Gesellschaft für Organisations- und Technologieberatung mbH konzeptioniert und entwickelt werden, mit deren Hilfe die Verwaltung und das Erstellen der Module erleichtert und verbessert wird. Ein sehr wichtiger Punkt ist die Veränderung des Importierens von Konzepten oder auch die Referenzierung zwischen Modulen. Grundsätzlich ist erwünscht, dass aufgezeigt wird, wie flexible Module kombiniert oder...

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Masterarbeit von Colin Christ

Freitag, Februar 02, 2018

Real-time reinforcement learning von Handlungsstrategien für humanoide Roboter

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Applikation zur Demonstration von Reinforcement- Lernen (RL) auf autonomen, humanoiden Robotern. Demonstriert werden soll das Erlernen einer erfolg- reichen Handlungsstrategie in einem einfachen realen Szenario. Das Szenario kann selbst gewählt werden, bspw. das Sortieren von Bällen. Das Szenario soll im Wesentlichen deterministisch, kann aber in seltenen Fällen stochastisch reagieren. Der Lernvorgang soll unbeaufsichtigt selbständig laufen können und in kurzer Zeit (bspw. einer Stunde) zu einer erfolgreichen Policy führen.

Ein zweiter Applikationsmodus soll das unbegrenzte Ausführen...

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Bachelorarbeit von Marie-Christin Knoll

Freitag, Februar 02, 2018

Entwicklung einer prototypischen Web-Anwendung in Shiny zur Kuratierung eines Thesaurus mit teilautomatischen Themenvorschlägen

Ziel der Arbeit war die Entwicklung einer prototypischen Web-Anwendung mithilfe des R-Pakets "Shiny" von RStudio. Mit dieser Anwendung können Mitarbeiter der mapegy GmbH auch ohne tiefe technische Kenntnisse Datenbankinhalte kuratieren, die in der Form eines Thesaurus vorliegen. Darüber hinaus werden dem Nutzer der Web-Anwendung Themenvorschläge präsentiert, die dem Thesaurus hinzugefügt werden können.

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Pizzabote - Robot Building Lab im WS17/18

Donnerstag, Januar 18, 2018
Pfadplanung mit Breitensuche

Der autonome Pizzabote SAE-Level 5

Im Straßenverkehr werden Autos von leistungsfähigen Fahrerassistenzsystemen gesteuert - aber bisher nur im SAE-Level 2 [1], d.h. unter ständiger Beobachtung des Fahrers. Aktuelle Pressemeldungen berichten von ersten Serien-Fahrzeugen mit SAE-Level 3, in denen der Fahrer seine Aufmerksamkeit abwenden darf und bei Problemen vom Auto gerufen wird [2].

Stellen wir uns nun einen unbemannten Transportroboter vor, der auf einer öffentlichen Straße vorsichtig Güter von A nach B transportiert, bspw. einen Pizzaboten mit SAE-Level 5 für den Stadtverkehr. Probleme bei der Auslieferung entstehen bei Staus, Baustellen...

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Vortrag auf dem World Usability Day

Donnerstag, November 09, 2017

Colin Christ studiert seit 2012 Informatik an der TH Brandenburg. Den Bachelor schloss er mit dem Schwerpunkt „ Intelligente Systeme“ ab. In seinem Masterprojekt vertiefte er das Thema "Reinforcement Learning (RL)" aus der Vorlesung "Künstliche Intelligenz". Reinforcement Learning ist ein Lernparadigma, das in der Robotik zunehmend Einsatz findet. Hierbei lernt ein Agent durch Ausprobieren eine genau auf seine Situation, bspw. seinen Körper und Sensorik, angepasste Handlungsstrategie. Neue Lernalgorithmen reduzieren die Anzahl notwendiger Interaktionen durch Übertragen erlebter Erfahrungen auf ähnliche Situationen und führen so zu einem verkürzten Lernvorgang. Mittlerweile scheint der Einsatz von RL in industriellen...

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Bachelorarbeit von Darya Martyniuk

Donnerstag, September 21, 2017

Erkennung und Reparatur von Inkonsistenzen in einer medizinischen Ontologie

Ziel der Bachelorarbeit ist die Untersuchung einer medizinischen Ontologie (WNC-Ontologie*) im Hinblick auf Inkonsistenzen und die Entwicklung eines Algorithmus zur Reparatur von Inkonsistenzen. Hierzu wurden verschiedene Inkonsistenz-Dimensionen in der vorliegenden Ontologie analysiert und eine Gruppe von Inkonsistenzen definiert, für die eine Reparatur mit einem teilautomatischen Verfahren möglich ist. Dazu werden logisch widersprüchliche Bestandteile der Ontologie in einem Dialog mit dem Domänenexperten disambiguiert und anschließend korrekt modelliert.

*Die WNC-Ontologie wird von dem Berliner Unternehmen ID GmbH & Co. KGaA entwickelt. Sie...

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Bachelorarbeit von Sebastian Fabig

Donnerstag, September 21, 2017

Prognose dynamischer Motorprozesse mit Long Short-Term Memory neuronalen Netzen

Ziel der Arbeit ist die Untersuchung, ob und wie gut sich LSTM-Netze zur Prognose von Motorsignalen eignen.

LSTM-Netze sind rekurrente künstliche neuronale Netze mit einem besonderen Neuronenmodell. Diese Netze eignen sich zur Prognose (Zeitreihen, Sprachverarbeitung) oder als Generator insbesondere dann, wenn sich die relevanten Informationen in weiter Vergangenheit befinden.

Die Arbeit untersucht das Verhalten der Netze auf künstlichen Zeitreihen und auf realen Signalen im Holdout-Verfahren. Verwendet wird das Deep Learning-Framework Keras auf TensorFlow, allerdings ohne GPU-Unterstützung.

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Bachelorarbeit von Holger Menz

Dienstag, August 08, 2017

Prototypische Implementierung und Test eines Restaurationsalgorithmus für Digitalbilder mit Bewegungsunschärfestörungen

Ziel der Arbeit ist ein Softwarefilter zum Entfernen der Bewegungsunschärfe in Fotos, die durch Bewegen der Kamera während der Aufnahme entstanden ist. Diese Unschärfestörung lässt sich vereinfacht als Faltung des Bildes mit einem Bewegungs-Kernel und additivem Rauschen modellieren. Gelingt es den richtigen Kernel zu finden, so kann in einer Optimierungsaufgabe das ungestörte Bild restauriert werden.

Hierzu wir in Anlehnung an ein in [Xu10] publiziertes Verfahren ein eigener vereinfachter Algorithmus entwickelt, der sich iterativ durch Herausarbeiten der Original-Kanten und...

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THB-Studenten beim Data Mining Cup 2017

Mittwoch, Juli 05, 2017

Dynamic Pricing: THB-Studenten beim Data Mining Cup 2017

Auch in diesem Jahr beteiligten sich zwei Teams der Technischen Hochschule Brandenburg am Data Mining Cup der prudsys AG, einem Studentenwettbewerb zur intelligenten Datenanalyse. Mit 202 Hochschulen aus aller Welt erreichte die Teilnehmerzahl einen neuen Rekord. Die Aufgabe aus dem Feld "Dynamic Pricing" bestand in der Prognose einer Kundentransaktion einer Online-Apotheke. Dazu standen reale Daten über einen Zeitraum von 3 Monaten zur Verfügung, während der nachfolgende Monat vorhergesagt werden sollte.

Die Aufgabe ähnelt den Aufgaben der vergangenen Jahre, bei denen klar...

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Prognose des freien Willens – Machbarkeit und erste Ergebnisse

Mittwoch, Mai 31, 2017

Du handelst zufällig? Ich weiß, was Du tun wirst.

Masterprojekt auf der NWK18: Der freie Wille eines Menschen ist eine urbane Hypothese und Inhalt angeregter Forschungstätigkeit. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, ob ein freier Wille existiert oder der Mensch durch das Unterbewusstsein gesteuert ist. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Experiment aus dem Bereich Mensch-Roboter-Interaktion entworfen und vorbereitet, das klären soll, ob der Mensch beim Versuch bewusst zufällig zu handeln, doch unbewusst in ein Muster verfällt. Die Voruntersuchung klärt kritische Probleme und begründet die Zuversicht in die Determiniertheit anhand der Prognose einer Zeitreihe menschlicher Aktionen.

Der Vortrag zur Publikation wird von Vanessa Vogel am 31. Mai 2017 an der Hochschule Mittweida gehalten.

Vogel,...

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