Modellbildung und Simulation / Auszeichnung

Zweifache Auszeichnung der Arbeitsgruppe Computational Intelligence um apl. Prof. Reuter

 

Einen gleich zweifachen Erfolg kann die Arbeitgruppe von apl. Prof. Matthias Reuter dieser Tage mit ihrem Projekt Detectino feiern. Zum einen wurde das Projekt für den „Innovationspreis bauma 2010“ nominiert, zum anderen die gleichnamige Firma, welche das System Detectino wirtschaftlich verwertet, als Ort des Tages beim Wettbewerb „Land der Ideen“ ausgezeichnet. Das mobile System Detectino ermöglicht es, Bodenradardaten mittels eines neuronal basierten Algorithmenkerns so aufzubereiten, dass im Untergrund verbrachte Versorgungsleitungsstrukturen identifiziert und georeferenziert in bestehendes Katasterkartenmaterial eingepflegt werden können. Zudem ist es mittels einer 3-D Darstellung möglich, die Leitungsstrukturen lage- und tiefengetreu zu visualisieren und durch den Untergrund zu navigieren.

 

 

Prof. Reuter erhält Technologiepreis der wehrtechnischen Industrie 2007 Das Projekt „Humanitäres Minenräumen“ wird ausgezeichnet

 

Im Jahre 2005 wurde anlässlich des 50-jährigen Bestehens der Deutschen Bundeswehr der Technologiepreis der wehrtechnischen Industrie vom Ausschuss der Verteidigungswirtschaft (AVW) im Bundesverband der Deutschen Industrie (BDI) unter der Schirmherrschaft des BDI-Präsidenten Jürgen Thumann erstmals ausgelobt. Durch seine Vergabe sollen hervorragende innovative Leistungen auf den Gebieten der Sicherheits- und Verteidigungstechnologie, die der inneren und/oder äußeren Sicherheitsvorsorge Deutschlands dienen, mit einem Preisgeld von insgesamt 20.000 EURO auszeichnet werden.
Am 29. November fand die Verleihung dieses Preises zum zweiten Mal im Haus der Deutschen Wirtschaft in Berlin statt und würdigte die Arbeiten von Prof. Dr.-Ing. Matthias Reuter auf dem Gebiet des humanitären Minenräumens mit dem Hauptpreis. Mit ihm zeichnete die Jury den innovativen Gedanken aus, computergestützte, sich selbst adaptierende Verfahren zum Aufspüren von Landminen zu verwenden. Als Hinterlassenschaft bewaffneter Auseinandersetzungen gefährden diese in vielen Ländern die Bevölkerung und stellen ein Hindernis beim Aufbau der Infrastruktur dar, so dass die sichere Minenräumung eine unbedingte Notwendigkeit ist.
Zum Aufspüren der Minen werden am häufigsten Metalldetektoren eingesetzt, deren Nachteil allerdings ihre hohe Fehlalarmrate ist. Prof. Reuter und seinem Team ist es durch den Einsatz der Computational Intelligence (CI) - und hier speziell neuronaler Netze - gelungen, diese signifikant zu verringern und dadurch die Entdeckungssicherheit von Minen deutlich zu erhöhen. Wie erste Feldversuche zeigten, können kommerzielle Metalldetektoren durch ihre Ausstattung mit Modulen der künstlichen Intelligenz (CI) zudem vor Ort auf zu suchende Minentypen eingestellt werden, was deren Einsatzmöglichkeiten auch auf bisher unbekannte Antipersonenminen erweitert. Ferner gelingt es mit dieser Software, geologische und wetterbedingte Anomalien von den abgesuchten Böden als für die Minensuche irrelevante Information zu extrahieren.
Als weiteres innovatives Moment können mit der CI erstmals Minen ihren eigentlichen Lagen und Verbringungstiefen zugeordnet und minenähnliche Strukturen erkannt werden.
Das so im Feld erworbene Klassifikations- und Identifikationsvermögen eines Minensuchgerätes kann ferner im Nachgang - beispielsweise per Handy - an andere Minensuchgeräte oder eine zentrale Leitstelle übermittelt werden, wodurch sukzessive ein sich erweiterndes Expertensystem kreiert werden kann. Die Anwendbarkeit des im diesem Jahr ausgelobten Verfahrens ist aber nicht nur auf die Minensuche beschränkt, sondern kann ebenso für die akustische Ortung und Identifikation von Hubschraubern und Flugzeugen und zum Aufspüren von Sprengstoffen verwendet werden.
Entstanden und entwickelt wurden die prämierten CI-Algorithmen im Rahmen des vom BMBF geförderten Projektverbundes „Metalldetektoren für Humanitäres Minenräumen - Entwicklungspotenziale für Datenanalyse und Messtechnik: Teilprojekt Verbund-Koordination; modellbasierte Objekt-Klassifikation; Orts- und Lage-Bestimmung“
Nach einem Studium der Physik und Geophysik promovierte Prof. Reuter auf dem Gebiet der physikalischen Chemie. In den nächsten Jahren folgten Anstellungen als Wissenschaftler an der Universität der Bundeswehr Hamburg, der TU Clausthal und der Universität Dortmund, wobei sich im Laufe dieser ausschließlich forschungsbezogenen Aufenthalte seine Arbeitsschwerpunkte auf die neuronalen Netze und die künstlichen kognitiven Systeme verlagerten. Diesen Schwerpunkten folgend, habilitierte sich Prof. Reuter in der praktischen Informatik und wurde im Jahre 2006 zum apl. Professor der TU-Clausthal ernannt. Die Bandbreite seiner wissenschaftlichen Tätigkeit zeichnet sich durch neuronalbasierte Vitalparameterüberwachung, Roboterfußball oder prädiktive Regelung von Industrieanlagen aus. Seit fünf Jahren leitet Prof. Reuter die Abteilung Modellbildung und Simulation der CUTEC und ist seit Jahren in zahlreichen internationalen Organisationen als Chairman vertreten. Darüber hinaus arbeitet er als Dozent am Institut für Informatik der TU Clausthal und ist als ständiger Berater der Deutschen Bahn AG tätig.

Bildunterschrif: Die Preisträger des Jahres 2007

 

 

Lifetime Achievement Award des World Automation Congress

 

 

Wir gratulieren Herrn Apl. Prof. Dr.-Ing. Matthias Reuter, dem Leiter der Abteilung Modellbildung und Simulation, denn er ist mit dem Lifetime Achievement Award des World Automation Congress ausgezeichnet worden. Mit dieser am 2. Oktober in Maui (USA) verliehenen Auszeichnung hat die international hochkarätig zusammengesetzte wissenschaftliche Kommission seine Arbeiten zum Prinzip des "Computing with Activities" gewürdigt. Dieses Prinzip eröffnet neue Wege für das Verständnis des Arbeitens und Agierens biologischer zentraler Nervensysteme sowie die Auslegung von neuronal basierten prädiktiven Reglern.