Zwei große EU-Projekte über die Zukunft der Technologie in der Industrie trafen sich im November zu einem Deep Tech Workshop in Budapest: AIMS5.0 und fVPN Arrowhead. Das Studio SDIS der RSA FG ist Teil des Use Case 11 in AIMS5.0 und nahm an dem Vorhaben teil. Scientific Officer Markus Tauber, Senior Researcher Belal Abu-Naim und Researcher Yasin Ghafourian gaben einen Einblick in ihre Arbeit in AIMS5.0 und Arrowhead

Auf der einen Seite präsentierten sie ihre Arbeit zum  “Arrowhead-compliant AI-gym” und zu “Arrowhead and SOA for Autonomous Control”. Das AI-Gym dient als interaktive Umgebung für die Entwicklung, das Training und die Verfeinerung von Modellen und unterstützt verschiedene Programmiersprachen und Frameworks für maschinelles Lernen. Es lässt sich mit Eclipse Arrowhead integrieren, um die IoT-Integration durch seine sichere, modulare Architektur zu verbessern und die Kommunikation zwischen KI-Modellen und IoT-Geräten zu erleichtern.

Auf der anderen Seite präsentierte das Team ein Framework zur Implementierung fürautonome Elemente in kontrollierten Umwelten (Autonomous Elements in Controlled Environment Agriculture(CEA)–systems)), mit einer Service-orientierten Architektur (Service-Oriented Architecture (SOA)). CEA-Systeme können erheblich von der Integration künstlicher Intelligenz und MAPE-K (Monitor, Analyze, Plan, Execute, Knowledge) profitieren, um die Umweltbedingungen und den Ressourcenverbrauch zu optimieren. Die Forscher stellten auch eine Reihe autonomer Elemente vor, darunter Feuchtigkeitsmanagement, Temperaturmanagement, Nährlösungssteuerung, Luftqualitätsmanagement und Lichtmanagement, die jeweils auf spezifische Aspekte der CEA-Umgebung zugeschnitten sind.

Researcher Belal Abu-Naim mit den RSA FG-Postern. Foto: RSA FG

Bei der Poster-Session präsentierten sie ihren AIMS5.0 Vertical Farming Use Case sowie das Self-Assessment Tool für die Bewertung der Einhaltung von Vorschriften für industrielle KI-Anwendungen. Die Idee hinter dem Use Case 11 „KI-gestütztes industrielles IoT für die Indoor-Lebensmittelproduktion“ ist es, eine kontrollierte Umgebung für die Landwirtschaft zu schaffen, um Kosten zu senken, hochwertige Erträge zu produzieren und eine stabile Ernteversorgung mit minimalen Land- und Wasserressourcen sicherzustellen. Die Auswahl und Kalibrierung der Parameter hierfür ist ein komplexer Prozess, der durch NLP- und KI-basierte Algorithmen ermöglicht wird.

Das Selbstbewertungstool wird ein Retrieval Augmented Generation (RAG)-basierter Chatbot sein, der mit den relevanten Vorschriften, ethischen und vertrauenswürdigen Richtlinien und Standards ausgestattet ist. Während der Nutzungszeit wird der User mit einer Checkliste konfrontiert und gebeten, die KI-Anwendung zu beschreiben, und erhält dann eine Liste von Normen und Vorschriften, anhand derer er überprüfen kann, ob seine Anwendung den für sie geltenden Regeln entspricht.

Mehr zum Self-Assesment Tool in den neuen, open-access ERCIM-news: Engineering Secure, Trustworthy, and Ethically Sound AI-Based Computer Systems. 

Der Workshop, der an der Budapester Universität für Technologie und Wirtschaft stattfand, bot die Gelegenheit, beide Projekte zu vertiefen und KI, IoT und Automatisierung voranzutreiben. Die Teilnehmenden setzten alles daran, die Ziele der beiden Projekte aufeinander abzustimmen, um die Entwicklung effizienterer Lösungen voranzutreiben.