Forschungsprojekt SparePartAssist – „Ersatzteile - wir finden Euch!“

Wenn bei Eiseskälte die Pumpe einer Krankenhausheizung ausfällt, die Produktionsanlage eines Industriebetriebs zum Stillstand kommt oder ein öffentlicher Fahrstuhl hängen bleibt, ist Eile geboten. Dann muss in Windeseile ein Servicetechniker ran, der dem Problem auf die Spur kommt, das defekte Teil identifiziert und durch ein neues ersetzt. Soweit die Theorie des Außeneinsatzes. In der Praxis kann das kaputte Teil stark verschmutzt, abgenutzt oder so kompliziert verbaut sein, dass der Mechaniker nur die Umrisse erkennt; manchmal lässt sich die Artikelnummer nicht ad hoc ermitteln oder die Anlagendokumentation, in welcher der Hersteller des dringend benötigten Ersatzteils verzeichnet ist, fehlt bzw. ist nicht auf dem aktuellen Stand. Was dann?

Die Idee des Forschungsprojektes SparePartAssist: Die Servicetechnik scannt das defekte Bauteil vor Ort mit seinem Smartphone oder Tablet; die auf dem Gerät installierte App nimmt einen Abgleich mit geometrisch ähnlichen Komponenten vor – in der Fachsprache nennt man das partielle Ähnlichkeitssuche – und kann es in ein bis zwei Minuten dank Online-Zugriff auf eine Datenbank nicht nur exakt identifizieren, sondern auch den aktuellen Lagerbestand eruieren und das benötigte Ersatzteil bestellen.

KI-Werkstatt – aktuelle Entwicklungen und Angebote

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Schlüsseltechnologie unserer Zeit.

Spätestens seit der Einführung von ChatGPT sehen sich viele Lehrende mit der Frage konfrontiert, wie KI ihre Lehre verändern wird bzw. wie KI-Inhalte effektiv in die eigene Lehre integriert werden können. Forschende stehen bei der Anwendung von KI-Technologien vor dem Problem, ressourcenhungrige KI-Modelle mit geeigneter Hardware selbst zu trainieren.

In dem Vortrag möchten wir beleuchten, wie die KI-Werkstatt diese Lehr- und Hardware-Herausforderungen angeht. Wir stellen vor, was wir bisher in Hinblick auf Lehre und Hardware-Infrastruktur erreicht haben, welche Services wir momentan anbieten und was wir noch vorhaben.

Forschungsorientierter Master "Informatik in Ingenieurwissenschaften"

Der neu konzipierte Masterstudiengang Informatik in Ingenieurwissenschaften <iiw.htw-berlin.de>  (IIW) startet im kommenden Wintersemester 23/24.

Der Studiengang wird in zwei Vertiefungsrichtungen angeboten: die konsekutive „Ingenieurinformatik“ sowie die forschungsorientierte „Angewandte Forschung“. Zielgruppen sind sowohl Ingenieurinformatiker, die im konsekutiven Track forschungsaktiv weiterstudieren wollen sowie IT-affine Ingenieure, die ihr IT-Wissen intensivieren und ausbauen wollen (insb. auch Absolventen der FB2-Bachelorstudiengänge).

Das Besondere an dem Studiengang ist der forschungsorientierte Track, in dem Studierende durch einen Master-by-Research Ansatz ihre Graduation erreichen. Sie als Professoren am Fachbereich haben nun die Möglichkeit, Fragestellungen aus Ihren Forschungsprojekten vorzustellen,  Studenten früh für die Forschung zu begeistern und sie in ihre Forschungsprojekte zu integrieren.

Der Vortrag wird die Konzeption, den Aufbau und Potentiale des Studiengangs für den FB2 kurz darstellen.