78. Digitaldialog | Data Science to the rescue

78. Digitaldialog | Data Science to the rescue

Die FH CAMPUS 02 lud am 24. November 2020 zum 78. Digitaldialog ein. Knapp 70 Interessierte folgten der Einladung zur Veranstaltung, die unter gegebenen Umständen diesmal online stattfand. Unter dem aktuellen Thema „Data Science to the rescue“ wurden Anwendungen der Data-Science Methoden aus zwei spannenden Praxisperspektiven präsentiert und einzelne Aspekte in anschließenden Publikumsfrage diskutiert. Durch die Veranstaltung führte Grünwald Stefan, Leiter der Studienrichtung IT & Wirtschaftsinformatik der FH CAMPUS 02. Dieser betonte bei der Einführung in das vielseitige Thema, dass Data Science immer mehr in den Vordergrund rückt, was auch das Studienangebot betrifft. 

Das Ziel von Data Science ist es, aus großen Datenmengen mithilfe von innovativen Analysetools Informationen zu generieren und Muster aufzudecken. Dabei verknüpft Data Science als interdisziplinäre Wissenschaft Expertinnen und Experten aus unterschiedlichen Bereichen wie Modellierung, maschinelles und/oder statistisches Lernen, Datentechnik, Prognostik. Diese Interdisziplinarität spiegelt sich auch im Anwendungsfeld von Data Science wider. So erläuterte Jocham Philipp von HS-ART Digital Service wie Methoden des Data Science dazu genutzt werden Filme zu restaurieren. Der technische Wandel hat auch vor dieser Branche nicht Halt gemacht und erfolgt rasant angefangen von der Einstellung analoger Kameras 2011 bis hin zum vermehrten Einsatz von KI seit 2019. Dabei ist spannend, wie sich mit dem technischen Fortschritt der Film- und Bildtechnik nicht nur die Qualität verbessert hat, sondern auch Datenmengen immens angestiegen sind. Diese großen Datenmengen erfordern auch ein innovatives Vorgehen bei der Filmrestaurierung, was das Stabilisieren der Bilddaten und dem Entfernen des Flackerns, Staub, Kratzer, Klebestellen oder auch Schimmel umfasst. werden repariert. Wo man bisher mit klassische Algorithmen Bildfehler detektiert hat, wird jetzt immer häufiger ein KI-Ansatz gewählt. Der Vorteil an KI ist, dass sie erkennt was am Bild zu sehen ist (d.h. ob es sich um einen Fehler handelt), daraus lernt und damit für folgendes Bildmaterial Fehler aufspürt (d.h. Muster erkennt). Bereits restauriertes Bildmaterial, bei welchem noch mit klassischen Algorithmen Fehler entdeckt wurden, war die Datenbasis, um das Model zu trainieren. Damit kann in Zukunft das Restaurieren sowohl von analogen als auch digitalen Film- und Bildmaterial effizienter werden.

Der zweite Anwendungsfall für Data Science der präsentiert wurde, stand unter dem Titel „Digital Twin – Die digitale Rekonstruktion unseres Planeten mit KI“. Arno Hollosi von Blackshark erklärte wie mit Data Science Methoden ein „digitaler Zwilling“ unserer Welt erstellt wird. Auf Basis von Satellitendaten bzw. Fotos wird eine 3D-Welt modelliert, indem die Bilddaten annotiert und gelabelt werden und so als Trainingsdaten zur Entwicklung der KI dienen, um weitere Satellitenbilder zu detektieren mittels KI. Das heißt die KI erkennt Grundrisse von Häusern, Dächer, Vegetation, Straßen, etc. auf Satellitenbildern auf Basis von zuvor nach diesen Formen markierten Bildern. Dieses Vorgehen für Bilddaten der gesamten Welt in dieser Effizienz anzuwenden ist einzigartig am Markt. Dahinter steckt das Durchrechnen einer riesigen Datenmenge mittel 100er von Maschinen in der Cloud. Das 3D Modell der Welt besteht hierbei aus realistischen Daten und aus plausiblen Daten. Realistische Daten sind jene die auf Basis des vorhandenen Satellitenbildes gewonnen werden können. Plausible Daten sind statistisch errechnete zusätzliche Informationen auf Basis von bekannten Merkmalen der Bildobjekte wie Häuser, Straßen oder der Landschaft. Zum Beispiel ist auf Basis des vorhandenen Bildmaterials bekannt wie der Grundriss eines Gebäudes 1:1 in der Realität aussieht, nicht bekannt ist jedoch wie hoch ein Gebäude ist oder wie die Fassade gestaltet ist. Aus unterschiedlichen Quellen werden die Daten „verheiratet“, das heißt reale Daten zum Grundriss eines Gebäudes, laut Satellitenbild werden zu plausiblen Daten der Höhe, Dachschräge, Türen- und Fensterposition der Fassade oder Materialien von Gebäuden, basierend auf dem Wissen wie Gebäude in einer gewissen Region bzw. in einem Land gebaut sind, zugeordnet. Durch dieses Vorgehen – KI Detection, KI Enrichment, 3D Reconstruction – kann ein digitales Abbild der Welt modelliert werden. Der Anwendungsbereich einer digitalen 3D Nachbildung der Welt ist dabei umfangreich. Von öffentlichen Institutionen, die das Wachstum von Städten analysieren können, über Drohnen deren Sensoren eine optimale Paketauslieferung trainieren bis hin zum Bereich autonomes Fahren, wo 1.000 von km an Fahrpraxis im virtuellen realitätsnahen Raum gewonnene werden kann.

Im Anschluss der Vorträge wurden Fragen im online Chat aufgegriffen. Diskutiert wurde zur Anwendung KI im Gesundheitsbereich, zu Haftungsfragen, die aus auf KI basierenden falschen Entscheidungen resultieren können und technische Rahmenbedingungen der Filmrestaurierung vs. 3D Weltmodellierung. Somit wurde vieles erläutert und geklärt, manches bleibt aber weiterhin ein streng gehütetes Data Science Secret.