ForeSight Zwischenbilanz 04/2022

Mehr Daten. Neue Tools. Verbesserte KI. Im vierten Quartal 2022 wurde die ForeSight Toolbox und der ForeSight Dataspace durch umfassende Datenerhebung und Vernetzung der exemplarischen Use Cases optimiert. Der „Intelligente Gebäudepförtner“ und die „Leckageerkennung“ wurden in den real bewohnten Testwohnungen in Future Living® Berlin erfolgreich als Cross-Use Case „Zugang bei Leckage für Handwerker“ implementiert und nun auf ihre Akzeptanz bei den Mietenden untersucht. Außerdem zeigte eine von ForeSight in Auftrag gegebene Smart-Living-Studie, dass sich ForeSight mit seinem Forschungsansatz in einem attraktiven Marktumfeld bewegt und von Beginn an auf die richtigen Investitionscluster gesetzt hat.
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Die Analyse des Smart Living Marktes der Axel Springer hy GmbH zeigt hohe Marktdynamiken im Bereich Smart Living. Etwa 3.000 europäische und amerikanische Startups rund um das Marktumfeld Smart Living haben in den letzten sieben Jahren über 50 Mrd. EUR Risikokapital aufgenommen. Beispielsweise hat das Cluster Digitale Gesundheit & Pflege mit einem Gesamtinvestitionsvolumen von rund 4,6 Mrd. Dollar und 19,3% bereits jetzt schon den größten KI-Bezug. Das Segment Energieanwendungen hat Investitionskapital in Höhe von 10 Mrd. Dollar mit 12,6 & KI-Bezug akkumuliert.

 

Die aus Sicht von ForeSight wichtige Erkenntnis: Die Forschungsergebnisse von ForeSight sind in sieben von neun untersuchten Anwendungsfeldern von hoher Relevanz. Im Projektverlauf ist es gelungen, viele relevante Unternehmen an der Forschung KI-basierter Services zusammenzubringen und so gemeinschaftlich die strategische Grundlage für ein KI-basiertes Ökosystem Smart Living zu erforschen und den richtigen Pfad für einen zukünftigen realen Plattformbetrieb aufzuzeigen. Das Konzept der horizontalen Vernetzung der Stakeholder spielt beim Projektfortschritt eine zunehmende Rolle und erweist sich als der richtige Weg für die Zukunft. Im Rahmen von durch das BMWK und DLR organisierten Delegationsreisen in die Schweiz und nach Österreich hat ein interdisziplinärer Austausch mit anderen Smart-Living-Forschungsprojekten stattgefunden, die im Bereich Künstliche Intelligenz eigene Entwicklungs- und Umsetzungskapazitäten, Zugang zu strategischen Technologiepartnerschaften und Datenpools verfügbar machen können.

ForeSight Toolbox und ForeSight Dataspace auf Wachstumskurs

Viel getan hat sich im vierten Quartal auch bei der Erhebung der Daten und der Nutzung für KI-Modelle. Die ForeSight Toolbox wurde im Hinblick auf die Anbindung der digitalSTROM-Systeme von Future Living® Berlin angepasst. Realbetrieb-Daten wurden aus dem erweiterten Versuchsaufbau mit Fensterkontakt-Sensoren und Griffpositions-Sensoren sowie Bewegungssensoren erhoben und für das Semi-Supervised-Learning-Verfahren verwendet. Ein Tool wurde implementiert, das diese Daten dem Projektpartner Insta für die weitere Analysen zur Verfügung stellt. Vom Partner easierLife wurden Sensordaten aus über 50 Haushalten zur Verfügung gestellt, an der die Algorithmen zur Anomalieerkennung auf Aktivitätsdaten statt auf Sensordaten evaluiert werden konnten.   

 

Durch die Implementierung einer speziell für die Verarbeitung von Vibrations- und Audiodaten optimierten Preprocessing Pipeline konnten die Feature-Sets der Daten erweitert werden. Dies hat eine positive Auswirkung auf das Training der KI. Außerdem wurde auf Basis des entwickelten Algorithmus ein 3D-Modell der Demonstrationsumgebung erstellt, bestehend aus Wänden, Fenstern und Türen, für die Nutzung in der Unity Engine. Des Weiteren wurden IoT-Geräte aus dem Digital Twin (SENSE-WoT) automatisch in das 3D-Modell überführt und visualisiert.

 

Für die Anbindung des Software-Defined Sensor (SDS) an die ForeSight Plattform wurde eine Thing Description für den SDS angefertigt. Diese Description ist als virtueller Sensor anzusehen, der die Vorhersagedaten und die Wahrscheinlichkeiten für die Aktivitätserkennung modelliert. Die Integration des SDS in die ForeSight-Plattform erfolgt über den Multisensor-Adapter-Service, der ebenfalls für die Anbindung der Multisensoren genutzt wird. Damit sind sowohl die Thing Description als auch die Laufzeitdaten des SDS in der Plattform verfügbar. 

Use Case „Intelligenter Gebäudepförtner“ erfolgreich abgeschlossen

Die beiden Use Cases „Barrierefreier Zutritt für Mieter“ und „Leckageerkennung“ wurden in der Erprobungsumgebung Future Living® Berlin realisiert. Dazu wurde der Waschraum der Liegenschaft mit einem elektronischen Zutrittssystem und einem Tablet für die Gesichtserkennungsfunktion sowie zum Lesen von QR-Codes installiert. Außerdem konnte der Cross-Use-Case „Zugang für Handwerker bei Leckage“, der die Verbindung zwischen dem „intelligenten Gebäudepförtner“ und der easierLife-Aktivitätserkennung nutzt, erfolgreich implementiert werden. Damit sind alle im Projekt geplanten Use Cases im Zusammenhang mit dem „intelligenten Gebäudepförtners“ entwickelt, im SENSE Lab implementiert und getestet und schließlich im Future Living® Berlin in einer realen Umgebung mit Mietern erprobt. Im nächsten Quartal wird die Akzeptanz der Mietenden durch eine Studie untersucht.

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