Mit künstlicher Intelligenz zum gesünderen Arbeitsplatz?
Die Gesundheit von Arbeiterinnen und Arbeitern in der Industrie 4.0 f?rdern ist ein Forschungsziel des KI-Produktionsnetzwerks Augsburg.
Kann eine künstliche Intelligenz, die Emotionen deutet, mittels ?Transfer Learning“ auch Schmerz – und somit zum Beispiel Rückenprobleme – erkennen? Mit dieser Frage befassen sich unsere Forschenden im Bereich ?Menschzentrierte Produktionstechnologien“ des KI-Produktionsnetzwerks. Pooja Prajod, wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Menschzentrierte Künstliche Intelligenz, untersucht gemeinsam mit Kollegen, ob ein künstliches neuronales Netzwerk, das für ein Problem A mit einer gro?en Datenmenge angelernt wurde, seine Erfahrung auf ein neues Problem B mit kleiner Datenmenge übertragen kann. ?Die Netzwerke lernen, indem sie mit gro?en, problemspezifischen Datenmengen trainiert werden. Das k?nnen Bilder von Menschen sein, die im Gesicht eine Emotion zeigen, verbunden mit der Aufgabe, dies eigenst?ndig zu erkennen. Das Netzwerk lernt nun, welche mimischen Merkmale relevant sind, um Emotionen zu erkennen und kann dies dann auf unbekannte Bilder anwenden“, erkl?rt die Lehrstuhlinhaberin Prof. Dr. Elisabeth André. ?Wir fragen uns also: Lassen sich die auf Emotionen trainierten Modelle so anpassen, dass sie auch Schmerz in Gesichtern erkennen und klassifizieren k?nnen?“, erl?utert Prajod. Dahinter steckt das Konzept des Transfer Learning und der Ansatz, dass, wenn die vorliegenden Eingabedaten (Bilder) und das erwartete Resultat (Mimikbeobachtung) ?hnlich sind, ein auf Emotionserkennung trainiertes neuronales Netzwerk auch lernen kann, Schmerz zu erkennen. Das Thema wurde bewusst gew?hlt: ?Die Erkennung von Schmerz ist im industriellen Kontext besonders wichtig, da sie erm?glicht, früh auf ungünstige Arbeitsplatzbedingungen zu reagieren“, erkl?rt André. Und da es für ?Schmerz“ noch keine gro?e Datenbank gibt, eignete es sich perfekt zur Untersuchung. Die Forschenden machten h?chst interessante Beobachtungen: So ?verlernte“ die KI beispielsweise, dass das Augenlid ma?geblich am Ausdruck von ?berraschung beteiligt ist. Diese Erkenntnisse sollen nun dabei helfen eine KI zu trainieren, die sowohl Schmerzen als auch Emotionen erkennen kann, ohne dabei wichtige Konzepte zu verlernen. In der Industrie k?nnte sie so gleichzeitig die mentale (Stress) und physische Gesundheit (Schmerzen) überwachen, um bei potentiellen Problemen frühzeitig eingreifen zu k?nnen. Eingebettet ist die Forschung im EU-gef?rderten Projekt MindBot. In diesem sind neben der Universit?t Augsburg Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus vier europ?ischen L?ndern eingebunden. ______________________________________________________ ... ?ist ein Verbund der Universit?t Augsburg mit dem Fraunhofer-Institut für Gie?erei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV sowie dem Zentrum für Leichtbauproduktionstechnologie des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR). Ziel ist eine gemeinsame Erforschung KI-basierter Produktionstechnologien an der Schnittstelle zwischen Werkstoffen, Fertigungstechnologien und datenbasierter Modellierung.
Warum Schmerz?
Ergebnis
MindBot
Das KI-Produktionsnetzwerk Augsburg ...
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