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Mit Kieselalgen überzeugt der Student der Fakultät Gestaltung die Jury in der Kategorie „New Talent 2022“
„New Talent Award 2022“ für die außergewöhnliche Formen- und Artenvielfalt von Kieselalgen: Das „International Design Center Berlin“ hat in der Kategorie „New Talent“ die Bachelorarbeit „Jewels oft he Sea“ von Maximilian Seeger geehrt, Absolvent der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt (FHWS).
Das Statement der Jury: „JEWELS bietet eine geniale Interaktion und Erfahrung auf mehreren Ebenen: Es vergrößert kleine, aber wesentliche Elemente des Lebens und macht sie für Laien und Wissenschaftler gleichermaßen verständlich. Sein hybrider und interaktiver Aufbau erweckt Kieselalgen - eine den Menschen weitgehend unbekannte Spezies - auf beeindruckende Weise zum Leben und präsentiert ihre einzigartige Ästhetik und ihr Wesen auf didaktische und spielerische Weise. Der Mikrokosmos der Kieselalgen wird in Echtzeit verarbeitet und als mikroskopisches Live-Bild übertragen, wodurch ein faszinierendes und greifbares 3D-Nutzererlebnis entsteht." Seeger hat als Student der Fakultät Gestaltung an der Hochschule Würzburg-Schweinfurt diese Abschlussarbeit erstellt, betreut wurde sie von Prof. Erich Schöls und Marcus Kaiser.
Die UX Design Awards werden zweimal jährlich im Frühjahr und im Herbst verliehen. Sie würdigen den Einfluss von Erlebnisdesign auf die Gestaltung eines positiven Lebensumfelds. Aus mehr als 400 Einreichungen aus 48 Ländern hat die #UXDA22-Jury 124 Projekte ausgewählt, um am weltweiten Wettbewerb für exzellente User Experience teilzunehmen. Ausgezeichnet wurden 17 Exponate.
Max Seeger erläutert sein Konzept: „Jeder vierte Atemzug, den wir nehmen, wird von Kieselalgen gesponsert, da diese photosynthetischen einzelligen Organismen etwa ein Viertel des Sauerstoffs der Welt produzieren. Obwohl diese mikroskopisch kleinen Organismen unglaublich wichtig für unseren Kohlenstoffkreislauf sind, sind sie nur einem kleinen Kreis von Menschen bekannt. Diese Installation ermöglicht es, mit digital generierten Diatomeenmodellen (Kieselalgen-Modellen) zu interagieren und den lebendigen Mikrokosmos, der uns umgibt, in Echtzeit zu untersuchen.“
Kieselalgen im Deep-Learning-basierten Bilderkennungsmodell
Die Materialität der Kieselalgen-Frusteln, so Seeger weiter, könne man sich als eine Mischung aus transparentem Glas und schillernden Opalen vorstellen. Die Kieselalge sei in allen Gewässern in Salz- wie Süßwasser zu finden, fließend oder stehend. Die Kieselalgen in Seegers Projekt wurden, basierend auf echten Kieselalgen, erstellt, die unter einem Mikroskop sichtbar gemacht wurden. Dazu wurde ein Deep-Learning-basiertes Bilderkennungsmodell darauf trainiert, verschiedene Algen unter einem Lichtmikroskop in Echtzeit zu erkennen. Der Bilddatensatz zum Training des Bilderkennungsmodells umfasste etwa 6.000 mikroskopische Aufnahmen der Kieselalgen, sowohl von Lebendproben, als auch von speziell für dieses Projekt entnommenen Exemplaren.
Interessierte können selbst am Mikroskop tätig werden
Die entstandene Installation besteht aus einem Mikroskoptisch, in den vier Monitore eingelassen sind. Auf den Bildschirmen sind sowohl das Livebild des Mikroskops, als auch die Kieselalgen sichtbar. Betrachterinnen und Betrachter können aus unterschiedlich präparierten Diatomeen-Objektträgern wählen oder frisch aus Wasserproben pipettieren. Die Kieselalgen-Proben können direkt durch die Mechanik des Mikroskops bewegt werden, während die digitalen Algen gedreht und per Handtracking gegriffen und von allen Seiten betrachtet werden können.
Maximilian Seeger
hi@maxseeger.de
https://maxseeger.de/jewels-of-the-sea
https://www.ux-design-awards.com/events-media/virtual-award-ceremony-2022-2
Übersicht über verschiedene Kieselalgen-Modelle
Maximilian Seeger
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars, Students, all interested persons
Art / design, Information technology, Media and communication sciences
transregional, national
Contests / awards
German
Übersicht über verschiedene Kieselalgen-Modelle
Maximilian Seeger
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