5. Symposium AI4Life: Interdisziplinäre KI-Forschung an der HSWT
Rund 200 Forschende, Studierende und Fachleute aus Wissenschaft und Industrie informierten sich online an der HSWT zu Entwicklungen und Anwendungsmöglichkeiten von KI im Bereich Life Sciences.
Zum fünften Mal fand dieses Fachsymposium an der HSWT statt, die Organisation lag bei Prof. Dr. Claudia Brand, Prof. Dr. Patrick Noack und Dr. Florian Haselbeck. Die Bandbreite der Themen spann sich von neuartigen Methoden des maschinellen Lernens über den Einsatz KI-basierter Sensorik bis hin zu Anwendungen in der Umwelt- und Klimaforschung. Die Keynote kam von Prof. Dr. Sepp Hochreiter, Johannes Keppler Universität Linz, einem der führenden Köpfe in der KI-Forschung.
Transformer-Modelle für Graphenstrukturen
Dexiong Chen beleuchtete in seinem Vortrag „From language modeling to graph modeling: Transformers are Scalable Graph Generators“ ein neues Framework zur Graph-Generierung auf Basis von Transformer-Architekturen. Durch die Verbindung von Sprachmodellierung und Graphmodellierung werden Graphen wie Wörter in Sequenzen umgewandelt und mithilfe reversibler Random-Walk-Sampling-Prozesse erzeugt.
Zustandsüberwachung von Maschinen mit KI-gestützter Vibrationssensorik
Christoph Behr, HSWT und Tobias Kolbe, agricomp GmbH, referierten zu „Development and Validation of a Vibration Sensor for State Recognition of CHP Machinery“ und stellten einen Vibrationssensor zur Zustandsüberwachung von Blockheizkraftwerken vor. Das System nutzt Beschleunigungssensoren am Motorblock und ermöglicht eine zuverlässige Erkennung unterschiedlicher Fehlerarten und Zustände und ist die Grundlage für effizientere Wartungsstrategien und optimierte Betriebspläne.
Hitzestress bei Hummeln erkennen – mit KI und Akustik
Sebastian Burkhart und Finja Schaumann, HSWT stellten das interdisziplinäre Projekt „Identifying Heat Stress in Bumblebee Colonies Based on Audio Recordings“ vor. Ziel ist die Erkennung von Hitzestress in Hummelkolonien anhand von Audioaufnahmen. Die Ergebnisse zeigen das Potenzial skalierbarer Monitoring-Systeme für Bestäuberpopulationen und sind ein wichtiger Beitrag zum Schutz dieser ökologisch bedeutsamen Insekten.
Tierverhalten analysieren mit Dual-Stream-KI
Ehsan Yaghoubie, HSWT, präsentierte mit „Cross-modal uncertainty based fusion for animal behavior analysis using audio“ ein Modell zur KI-gestützten Analyse tierischen Verhaltens auf Basis akustischer Signale. Das „Dual-Stream-Modell“ kombiniert Frequenzmerkmale und zeitbasierte Roh-Audiosignale von Tierlauten und erkennt Emotionen, Verhalten und Wohlbefinden und kann zur Bewertung des Tierwohls eingesetzt werden.
KI für den Klimaschutz: EcoMapper generiert klimasensible Satellitenbilder
Malte von Bloh stellt in seinem Vortrag „EcoMapper: Generative Modeling for Climate-Aware Satellite Imagery“ ein generatives Modell vor, das Satellitenbilder mithilfe von Stable-Diffusion-Methoden für klimabezogene Anwendungen nutzt. Damit sind realistische, klimasensitive Satellitenbilder mit einer hohen Auflösung möglich, die bisherige Datenlücken durch z.B. Wolkenbedeckung schließen können. Dies ist ein Fortschritt in der generativen Erdbeobachtung und eröffnet neue Anwendungen in der Klimavorhersage, Anpassungsstrategie und geospatialen Analyse.
Ausblicke auf zukünftige Forschung
Das Symposium zeigte die Breite der Anwendungsfelder von Künstlicher Intelligenz im Life-Science-Bereich – von Mikroorganismen bis hin zur globalen Klimaanalyse. Die lebhaften Diskussionen und interdisziplinären Ansätze zeigten, dass die Kombination aus KI, Biowissenschaften und Technik weiterhin enormes Potenzial für nachhaltige Forschung und Innovation an der HSWT bietet.
