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Mathematik und Software erkennen Kühe an ihrer Stimme
Sieger im Erudit-Wettbewerb werden am 2. September ausgezeichnet
Stehen dreißig Kühe im Stall und Else hat eine Magenkolik, so wird sie brüllen vor Schmerz. Wie gut wäre es, man könnte alle Geräusche im Stall aufzeichnen, deren medizinische Auswertung einer Software übertragen, und binnen Minuten warnt der Computer den Bauern, der gerade ganz woanders arbeitet, über Funk:"Else braucht dringend Hilfe! Sie steht hinten links im Stall." Das hört sich an wie science fiction. In Aachen werden in der kommenden Woche Forscher, welche an den methodischen Grundlagen für dieses Fernziel arbeiten, während der Eufit '96 in Aachen ausgezeichnet. Die Konferenz vom 2. - 5. September befaßt sich mit neuen Entwicklungen, Anwendungen und Produkten auf den Gebieten der Unscharfen Logik, der neuronalen Netzwerke und der genetischen Algorithmen.
Signalanalyse und -verarbeitung mit intelligenten Techniken
Der Wettbewerb ("Signalanalyse und -verarbeitung mit intelligenten Techniken") wurde im Rahmen des EU-Programms ERUDIT( European Network in Uncertainty Techniques Developments for use in Information Technology) ausgeschrieben. Die erste Aufgabe lautete, unter einunddreißig Kuhlauten vier Kühe an ihrer "Stimme" zu erkennen. Alle Kühe hatten das gleiche "Wort gesprochen". Nun galt es, die individuelle Stimmfärbung zu detektieren. Die zweite Aufgabe forderte von den Wissenschaftlern, an fünfzig Zahnproben allein aufgrund deren Oberflächenbeschaffenheit festzustellen, ob es sich dabei um Zahnschmelz, Zahnstein oder den Zahnhals handelte. Professor Dr.- Ing. Dietrich Behr und Dr.- Ing. Jens Strackeljan vom Institut für Technische Mechanik der TU Clausthal bewerteten die eingegangenen Lösungsvorschläge und schlugen die Siegerkandidaten der international besetzten Jury vor.
Frequenzverteilung der Kuhlaute
Wojciech Kowalcyk vom Department für Mathematik und Informatik der Freien Universität Amsterdam bewies mit seiner Methode den größten kriminalistischen Scharfsinn. Kowalczyk übertrug seiner Software die Aufgabe, die Frequenzverteilung der Kuhlaute zu analysieren und auf ähnlichkeiten hin zu untersuchen. Der Weg erwies sich als äußerst erfolgreich: Bei allen einunddreißig Fällen versagte seine Methode nicht einmal. Ludmila Kuncheva vom Department für Elektrotechnik und Elektronik des Imperial College of London belegte Platz zwei. Nur in einem Fall führte ihre Methode der Anwendung genetischer Algorithmen nicht zum gewünschten Erfolg, und Dr. G. Krennrich von der Abteilung Mathematische Statistik der BASF Aktiengesellschaft schaffte mit klassischer Mathematik den Sprung auf Platz drei.
Oberflächenresonanz wird ausgewertet
Die Zahnanalyse wurde mit einem äußerst pfiffigen Meßinstrument durchgeführt: Die drei Bereiche Zahnstein, Zahnschmelz, und Zahnhals unterscheiden sich in ihrer Härte. Läßt man nun einen Bohrer sanft auf der Oberfläche tanzen, so vibriert die Nadel an den drei Stellen jeweils unterschiedlich. Das ist leicht vorstellbar. Auf einem Zementfußboden schlägt ein Preßlufthammer hart auf, in einem weichen Mutterboden würde er sofort versacken. Ist dieser, beim Zahn jedoch sehr feine Signalunterschied charakteristisch genug, um entscheiden zu können, auf welchem "Boden" befinde ich mich? Jun Han und Claudio Moraga von der Forschergruppe Künstliche Intelligenz an der Universität Dortmund setzten ein neuronales Netzwerk zur Klassifikation der Signale ein und machten nicht einen Fehler. Das bedeutet Platz Eins auf der Siegertreppe, gefolgt von Wojciech Kowalcyk auf Platz zwei und Ludmila Kuncheva auf Platz drei.
Weitere Informationen: Elite Foundation Promenade 9, D-52076 Aachen, Tel. 02408 69 69, Fax: 02408 94582, http://www.mitgmbh.de/elite/eufit.html
Das Eufit Organisationskommitte lädt am 3. September um 12.30 Uhr zur Pressekonferenz ein: Karmann-Auditorium, Templergraben 55 D - 55 5256 Aachen.
Criteria of this press release:
Information technology
transregional, national
Research projects
German
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