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06.02.2018 14:34

Bilderkennung und virtuelle Netzwerke

Nicola Veith Pressestelle
Frankfurt University of Applied Sciences

    Absolventen der Frankfurt UAS für Deep Learning in der Bilderkennung sowie für offene Plattform eines virtuellen Netzwerks mit Friedrich-Dessauer-Preis ausgezeichnet

    Zwei Studierende am Fachbereich Informatik und Ingenieurwissenschaften der Frankfurt University of Applied Sciences (Frankfurt UAS) haben den Friedrich-Dessauer-Preis des VDE Rhein-Main erhalten. Der gemeinnützige, technisch-wissenschaftliche Verein VDE Rhein-Main e.V. verleiht den mit insgesamt 1.500 Euro dotierten Preis einmal pro Jahr für die besten Abschlussarbeiten an ausgesuchten Hochschulen in Hessen in den Bereichen Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik, um hervorragende Leistungen auf technisch-wissenschaftlichem Gebiet anzuerkennen, den Nachwuchs zu motivieren und ein Zeichen für die gesellschaftliche Bedeutung von Ingenieurinnen und Ingenieuren und deren Arbeit zu setzen. Der VDE Bezirksverein Rhein-Main ist Teil der VDE Gruppe (Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik).

    Deivarayan Azhagappan erhielt den Friedrich-Dessauer-Preis für seine Master-Thesis „Deploy and test Open Platform for Network Function Virtualization (OPNFV) within Laboratory Environment”. Die mit 1.000 Euro prämierte Arbeit behandelt den automatisierten Einsatz von virtuellen Netzwerkfunktionen – zum Beispiel Firewall und Router –, die in einer Komponente – also einer virtuellen Maschine – zusammengeführt werden können. Der Vorteil von Azhagappans Methode ist, dass der Netzwerkbetreiber mit wenigen Klicks und in weniger als fünf Minuten zum gewünschten Ergebnis kommt. Das Verwalten der einzelnen virtuellen Netzwerkfunktionen wird leichter und der Betreiber braucht kein tiefgehendes Fachwissen zu den jeweiligen Implementierungen der virtuellen Maschinen, um die verfügbaren Netzwerkfunktionen zu nutzen und zu steuern. „Die von dem Absolventen des Master-Studiengangs Information Technology angefertigte Arbeit ist eine herausragende Thesis mit richtungsweisenden Lösungsansätzen in einem hochgradig aktuellen Arbeitsfeld“, unterstreicht Prof. Dr. Ulrich Trick, der die Master-Arbeit betreute.

    Die Bachelor-Arbeit „Deep Learning in der Bilderkennung: Steuerung autonomer mobiler Roboter mit Hilfe neuronaler Netze“ von Arno Fuhrmann wurde mit einem Preisgeld von 500 Euro ausgezeichnet. Der Absolvent des Bachelor-Studiengangs Informatik griff in seiner Arbeit aktuelle Ansätze aus dem Bereich des tiefen Lernens in künstlichen neuronalen Netzen auf, evaluierte diese und passte sie so an, dass diese Verfahren auch auf Systemen mit wenig Rechenleistung, zum Beispiel auf Einplatinen-Computern, nutzbar sind. Fuhrmann untersuchte mehrere gängige Netzmodelle und führte für diese verschiedene Lernexperimente im Anwendungsbereich Bilderkennung durch. Darauf aufbauend wurden tiefe neuronale Netze auf ein autonom agierendes, mobiles Roboterfahrzeug aufgespielt, so dass das Fahrzeug diese nutzen kann, um im Raum platzierte Fußbälle zu erkennen und schließlich zu den Bällen zu navigieren. „Deep Learning gehört derzeit zu den heißesten Forschungsthemen im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Der technische Anspruch in Fuhrmanns Arbeit ist überdurchschnittlich hoch“, lobte Prof. Dr. Thomas Gabel, der die Arbeit betreute.

    Der Namensgeber des Preises, der Biophysiker Friedrich Dessauer (1881-1963), befasste sich den größten Teil seines Lebens mit der Erforschung radioaktiver Strahlen mit besonderem Fokus auf der Anwendbarkeit in der Medizintechnik. Um finanzielle Mittel für die Fortsetzung seines Studiums zu erwerben, gründete er in Aschaffenburg, später auch in Frankfurt, ein „Elektrotechnisches Laboratorium“, das sich unter anderem der Erforschung der Röntgenstrahlen sowie dem Bau von Röntgenapparaten widmete. Dessauer bereiste das Land, nicht nur für den Verkauf seiner Apparate, sondern auch mit dem Ziel, das Wissen über deren zweckmäßige Anwendung zu verbreiten. Seine Pionierarbeit auf dem medizintechnischen Gebiet erlangte internationale Anerkennung.

    Der VDE-Rhein-Main e.V.:
    Preise und Ehrungen sind ein wichtiger Bestandteil der Innovations- und Nachwuchsförderung des VDE Verbands der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V., einem der großen technisch-wissenschaftlichen Verbände Europas mit rund 36.000 Mitgliedern. Der VDE-Rhein-Main ist mit rund 2.500 Mitgliedern einer der größten VDE-Bezirksvereine. Dazu zählen Ingenieurinnen und Ingenieure, Techniker/-innen und Studierende sowie rund 120 Unternehmen aus der Elektro- und Informationstechnik und verwandten Branchen. Weitere Informationen unter: http://www.vde-rhein-main.de.

    Kontakt: Frankfurt University of Applied Sciences, Fachbereich 2: Informatik und Ingenieurwissenschaften, Prof. Dr. Ulrich Trick, Telefon: +49 69 1533-2228, E-Mail: trick@fb2.fra-uas.de und Prof. Dr. Thomas Gabel, Telefon: 069/1533-2538, E-Mail: tgabel@fb2.fra-uas.de

    Weitere Informationen zum Master-Studiengang Information Technology unter: http://www.frankfurt-university.de/informationtech; mehr zum Bachelor-Studiengang Informatik unter: http://www.frankfurt-university.de/informatik.


    Bilder

    Deivarayan Azhagappan erhiehlt den Preis für den automatisierten Einsatz von virtuellen Netzwerkfunktionen.
    Deivarayan Azhagappan erhiehlt den Preis für den automatisierten Einsatz von virtuellen Netzwerkfunk ...
    Deivarayan Azhagappan
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    Arno Fuhrmann wurde für seine Arbeit zu Ansätzen aus dem Bereich des tiefen Lernens in künstlichen neuronalen Netzen ausgezeichnet.
    Arno Fuhrmann wurde für seine Arbeit zu Ansätzen aus dem Bereich des tiefen Lernens in künstlichen n ...
    Armin Fuhrmann
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    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, jedermann
    Informationstechnik
    regional
    Wettbewerbe / Auszeichnungen, Wissenschaftliche Publikationen
    Deutsch


     

    Deivarayan Azhagappan erhiehlt den Preis für den automatisierten Einsatz von virtuellen Netzwerkfunktionen.


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    Arno Fuhrmann wurde für seine Arbeit zu Ansätzen aus dem Bereich des tiefen Lernens in künstlichen neuronalen Netzen ausgezeichnet.


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