KI-Ing: Künstliche Intelligenz in der Ingenieursausbildung
Prof. Dr. Christopher Knievel / Prof. Dr. Thomas Birkhölzer
Das Projekt „KI-Ing“ fördert den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der ingenieurwissenschaftlichen Hochschulausbildung und schafft eine Plattform für den internationalen Austausch in der Vierländerregion rund um den Bodensee. Es untersucht, wie KI-Inhalte in verschiedene Ingenieurdisziplinen integriert, Lehrinhalte angepasst und ethische sowie gesellschaftliche Aspekte berücksichtigt werden können. Ziel ist es, die Ausbildung zukunftsorientiert weiterzuentwickeln und KI-Kompetenzen systematisch in Lehre und Praxis zu verankern.
Assistenzsystem für E-Bikes
Prof. C. Knievel
In diesem Projekt soll ein Warnsystem für Radfahrer entwickelt werden. Das System soll aus kostengünstigen Komponenten, exterozeptiven Sensoren (z.B. Kamera, Ultraschallsensoren) sowie propriozeptiven Sensoren (z.B. Beschleunigungsmesser, Gyroskop) bestehen, energieeffizient und kompakt sein, so dass es unauffällig an einem E-Bike montiert werden kann. Das Projekt soll auf verschiedene Anwendungsfälle ausgeweitet werden wie z.B. Szeneninterpretation in Bezug auf andere Radfahrer und/oder Fußgänger, Klassifizierung von unsicherem/unsicherem Fahrverhalten oder Erkennung von potentiellen Gefahren wie z.B. Schlaglöcher, hohe Kantsteine, etc.
Elektromagnetische
Verträglichkeit
Prof. H. Rebholz
Nahezu kein Bereich aus unserem Alltag kommt mittlerweile ohne elektronische Geräte oder elektromechanische Bauelemente aus. Damit diese sich nicht gegenseitig stören, müssen alle Geräte eine Reihe an EMV-Prüfungen, also Prüfungen zur elektromagnetischen Verträglichkeit bestehen. Das bestandene Qualitätsmerkmal wird dann in Form des CE-Kennzeichens zum Ausdruck gebracht. Besonders für kleine und mittelständische Unternehmen stellt die EMV-Prüfung allerdings eine enorme Herausforderung dar. Neben den Kosten für die Prüfungen entscheidet oft nur ein langjähriges Know-How als Hardwareentwickler darüber, ob das Produkt die Anforderungen einhalten wird oder nicht. An der HTWG versuchen wir Wege aufzuzeigen wie die EMV bereits in einem frühen Stadium der Entwicklung berücksichtigt werden kann.
AI4Grids
Prof. G. Schubert
Das Ziel des Projekts „Ai4Grids“ ist es, die für die Energiewende benötigten Erzeuger und Verbraucher mittels intelligenter Netzbetriebsführung effizient in das Mittel- und Niederspannungsnetz zu integrieren. So wird eine bessere Synchronisierung von Energiemengen und Netzkapazitäten erreicht. Die dafür entwickelten Algorithmen basieren auf künstlicher Intelligenz und werden für die Planung und Betriebsführung von Stromnetzen auf Verteilnetzebene und von Microgrids („Inselnetzen“) eingesetzt. Durch die gezielte Regelung von Verbrauchern und eine verlässliche Prognose der Erzeugung kann das Netz vor kritischen Belastungen geschützt und eine stabile Stromversorgung sichergestellt werden. Die im Projekt entwickelten Algorithmen sollen in sechs Reallaboren geprüft und optimiert werden. So wird z.B. in Friedrichshafen, Freiburg und Konstanz praktisch getestet, ob das KI-System und seine Bestandteile auf Gebäude- wie Quartiersebene einen Mehrwert liefern.
Autonomes Fahren Wasser
Prof. J. Reuter
Im Bereich der Regelungstechnik werden zusammen mit Industriepartnern grundlegende Fragestellungen aus den Bereichen Energiemanagement (z.B. Diagnostic und Prognostik von Li-Ionen Batterien), Sensorik/Aktuatorik (z.B. kapazitive Sensorik, magnetische Aktoren), autonome- und Assistenzsysteme ( maritim: z.B. Kollisionsvermeidung, automatisiertes Docking; assisted living: z.B. intelligente Mobilität), Multi Sensor Daten Fusion (Extended Object Tracking und Objekt Klassifikation; modellbasierte Szenen Prädiktion) sowie Regelung industrieller Fertigungsprozesse bearbeitet. Die dabei verwendeten Methoden entsprechen dem neusten Stand der Wissenschaft und richten sich nach dem Anwendungsfall. Insbesondere modellbasierte Verfahren kommen zur Anwendung, wobei die Modelle physik- oder daten-basiert bzw. zunehmend auch hybrid sein können.
Bauteilsimulation
Prof. P. Abele
Die Anforderungen an moderne Halbleiterbauelemente sind hohe Leistungsdichten und hohe Schaltgeschwindigkeiten bei gleichzeitig geringem Platzbedarf. Um diesen Anforderungen nachzukommen ist es nötig Schichtdicken im Nanometerbereich zu wachsen (Epitaxie) und neue Materialsysteme wie AlGaN zu verwenden. Bei den damit herstellbaren Heterostukturen können gezielt Polarisationseffekte und Gitterverspannungen ausgenutzt werden, um zum Beispiel hohe Elektronendichten (für hohe Stromdichten) zu erzielen. Mit Hilfe von numerischen Simulationswerkzeugen, wie das selbst entwickelte Python Paket SyNumSeS oder kommerzielle Tools wie Altlas von Silvaco, lässt sich das Verhalten dieser Strukturen berechnen. Dadurch wird bei der Entwicklung von neuen Halbleiterbauelementen viel Zeit und Geld eingespart. Ferner lassen wichtige elektrische Größen wie die elektrische Feldverteilung oder Stromdichte, die zum Beispiel für die Zuverlässigkeit des Bauelements von Bedeutung sind, nicht direkt messen. Mit Hilfe numerischer Simulationen lassen sich diese Größen berechnen, visualisieren und damit das Bauteil optimieren.
eLaketric
Studierende und Prof. F. Lang
Das eLaketric Projekt bietet vielfältige Möglichkeiten Studieninhalte zu vertiefen oder interdisziplinär zur erweitern. Seit 2015 entwickelt und baut das eLaketric Racing Team alle zwei Jahre ein elektrisch angetriebenes Rennmotorrad und nimmt damit äußerst erfolgreich am internationalen MotoStudent Wettbewerb teil (www.motostudent.com).
Aus der Elektrotechnik liegen Schwerpunkte auf Themen wie elektrische Antriebe, Batterietechnik und Batteriemanagement, Bordnetze, Sensorik- und Messtechnik, Kommunikationsnetze, Regelungstechnik und Schaltungsentwicklung. Auf technischer Seite sind zudem umfassende Kompetenzen aus dem Maschinenbau und der Informatik notwendig.
Doch für eine erfolgreiche Saison braucht es nicht nur ein zuverlässiges und schnelles Motorrad, sondern gleichermaßen einen durchdachten Business- / Managementplan, intensive Öffentlichkeitsarbeit, die Gewinnung und Bindung von Sponsoren, ein professionelles Projektmangement und die Organisation verschiedener Events. Das Erfolgsrezept ist ein perfektes Zusammenspiel aller Komponenten des Motorrads und der Teammitglieder aus verschiedenen Fachbereichen. So fördert eLaketric anwendungsorientiert das Verständnis für die Perspektive anderer Fachgebiete und interdisziplinäre Kompetenzen.
Sensorsysteme
Prof. F. Lang
Zentimetergenaue Positionsbestimmung auf einem 3D-Rennstreckenmodel, ein besonders robuster und zuverlässiger Drehzahlsensor für Elektrofahrzeuge, eine selbst entwickelte, leistungsfähige 3D-Kamera, ein Handschuh, der Gitarrengriffe erkennt, dies ist nur eine kleine Auswahl der in den letzten Jahren umgesetzten Sensorikprojekte.
Dabei werden vom physikalischen Messkonzept, über die Auswerteelektronik bis zur Datenauswertung inclusive der Analyse von Messunsicherheiten und der Dateninterpretation sämtliche Ebenen beleuchtet. Sensoren bilden (gemeinsam mit den Aktoren) die Schnittstelle zwischen der Informatik und der realen Welt. Somit spielen Messtechnik und Sensorik neben der Datenverarbeitung eine Schlüsselrolle bei der Digitalisierung. Unsere Bandbreite reicht von kleineren Lehrprojekten im Rahmen eines Wahlpflichtfachs über Abschlussarbeiten bis hin zur Prototypenentwicklung für Industrieaufträge über mehrere Jahre.
