Alla Fiera di Hannover 2019, Fraunhofer FIT presenterà la modellazione basata sui dati a supporto della pianificazione della produzione e dell'ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse. I modelli aiutano a comprendere e ottimizzare processi complessi, e possono essere utilizzati come strumenti predittivi. Inoltre, dimostriamo un sistema che utilizza l'elaborazione delle immagini basata sull'intelligenza artificiale per monitorare e valutare, in tempo reale, la situazione e il comportamento delle persone, per esempio. in un ambiente di produzione. Il sistema può essere utilizzato, ad esempio, per far scattare automaticamente l'allarme se una persona è seduta o sdraiata sul pavimento, indicando una situazione pericolosa. Incontraci nel padiglione 2, stand C22.

L'automazione e lo sviluppo dei processi aziendali richiedono dati che informano l'ottimizzazione dei processi o lo sviluppo delle innovazioni. Alla Fiera di Hannover 2019, Fraunhofer FIT presenterà una piattaforma tecnologica che integra database intelligenti, metodi di analisi specifici, sensori e strumenti di misura collegati in rete. Funzionalità come la manutenzione e le operazioni sono rappresentate nei modelli di dati e possono essere migliorate per includere la manutenzione predittiva. Ciò facilita lo sviluppo agile di nuovi servizi e modelli di business e il loro adattamento flessibile alle esigenze dei clienti in rapida evoluzione.

"È importante capire che, a differenza delle tradizionali tecnologie di produzione e automazione con i loro modelli altamente personalizzati ma poco flessibili, con i modelli basati sui dati non si cercano più risultati assoluti. I modelli tengono conto che l'acquisizione e la qualità dei dati può essere adattato alle esigenze della situazione, per essere in grado di reagire in modo più flessibile", spiega il Prof. Dr. Harald Mathis, leader del gruppo Biomolecular Optical Systems presso il Fraunhofer Institute for Applied Information Technology FIT, che dirige anche il Centro applicativo Fraunhofer SYMILA ad Hamm.

Un altro componente importante del nostro sistema è ciò che chiamiamo Smart Data Exchange. Garantisce la massima sicurezza e integrità dei dati, per esempio. se i dati devono essere trasferiti da un sito produttivo ad un altro.

Riconoscimento delle posture degli esseri umani nel loro ambiente di lavoro utilizzando l'analisi delle immagini basata sull'intelligenza artificiale

La nostra seconda mostra è un sistema video intelligente per proteggere i lavoratori in ambienti di lavoro pericolosi. Il sistema è in grado di rilevare la struttura anatomica di base degli esseri umani, cioè testa, groppa, braccia e gambe, in un flusso video in diretta. Il metodo utilizzato si chiama Realtime Pose Estimation. Sulla base delle strutture anatomiche rilevate e dei loro orientamenti, reti neurali aggiuntive determinano le posture delle figure rilevate, per esempio. se una persona è in piedi, seduti o sdraiati a terra nell'area sorvegliata.

Realtime Pose Estimation è un'applicazione AI. Gli algoritmi imitano ampiamente i processi neurali nel cervello, simulando una rete profonda di cellule nervose. Analogamente al modello umano, questi neuroni imparano dall'esperienza e dalla formazione. Abbiamo utilizzato il set di dati COCO, che ne contiene circa 250, 000 immagini di persone con parti del corpo identificate e annotate, e diversi altri set di dati per addestrare il nostro sistema. Ora può identificare in modo affidabile parti del corpo in scene sconosciute in streaming video dal vivo.