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02/18/2025 12:42

StaF-WAVE-Projektstart: HNEE und TH Wildau forschen zur KI-gestützten Vorhersage von Holzalterungsprozessen

Ulrich Wessollek Hochschulkommunikation
Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde

    Die Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde (HNEE) und die Technische Hochschule Wildau (TH Wildau) starten gemeinsam das interdisziplinäre Forschungsprojekt „Wood Aging Visualization and Estimation“ (WAVE). Ziel des zukunftsweisenden Vorhabens ist es, mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) die Alterungsprozesse von Holz präziser vorhersagen zu können. Im Fokus stehen dabei die digitale Modellierung von Holzalterung und die Entwicklung neuer Visualisierungen für den nachhaltigen Einsatz von Holz in Bau und Design.

    Holz als nachhaltiger Rohstoff im Fokus
    Holz ist nicht nur ein ästhetisch ansprechender, sondern auch ein nachhaltiger Baustoff, der durch die Bindung von Kohlenstoffdioxid zur Verringerung von Treibhausgasen beiträgt. Das Projekt „WAVE“ untersucht, wie Holz im Laufe der Zeit unter Einfluss von Strahlungsintensität und weiteren Faktoren altert. Mit diesen Erkenntnissen sollen die durch Alterung bedingten Farb- und Strukturveränderungen besser verstanden und vorhergesagt werden.

    Eine zentrale Innovation ist die Integration von Lacksystemen, die in Kombination mit modellierten Alterungsprozessen eine moderne und nachhaltige Oberflächentechnik ermöglichen. Regionale Holzarten wie Kiefer, Robinie, Eiche, Buche und Ahorn stehen dabei besonders im Fokus, um auch den Herausforderungen des Klimawandels Rechnung zu tragen.

    Technologie trifft Nachhaltigkeit: Digitale Holzalterungsmodelle und XR-Visualisierung
    In enger Zusammenarbeit entwickelt das Team um Alexander Pfriem, Professor für Chemie und Physik des Holzes sowie für chemische Verfahrenstechnik an der HNEE, umfangreiche Laboruntersuchungen. Die in den Untersuchungen gesammelten Daten bilden die Basis für maschinelle Lernmodelle, die dann an der TH Wildau unter Leitung von René Krenz-Baath, Professor für Cyber-Physical Systems, erstellt werden. Ziel ist es, präzise Vorhersagen zu Holzalterungsprozessen zu ermöglichen und Ergebnisse in nutzerfreundliche, visuelle Darstellungen zu integrieren.
    Besonders spannend ist die geplante Integration von Extended Reality (XR), die es erlaubt, Alterungsprozesse in Echtzeit und mit hoher Realitätsnähe zu visualisieren. Diese Anwendungen können in den Bereichen Building Information Modeling (BIM) in der digitalisierten Bauplanung und dem Computer-Aided Design (CAD) eingesetzt werden. Daraus entstehende Anwendungen würden direkt Möglichkeiten schaffen, Holzressourcen effizienter und nachhaltiger in Bau- und Designprojekten zu nutzen.

    Ein Beitrag zur Ressourcenschonung und Digitalisierung
    Ein weiterer Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Optimierung der eingesetzten KI-Algorithmen, damit sich deren Energieverbrauch während des Trainings reduziert. So leistet das Vorhaben „WAVE“ einen weiteren Beitrag, den technologischen Fortschritt ressourcenschonender zu gestalten.

    Statements der Projektleiter
    „Mit dem Projekt bringen wir Forschung und Praxis in Einklang, um Holz als nachhaltigen Baustoff nicht nur besser zu verstehen, sondern auch seine Nutzung in einer digitalisierten Welt zu optimieren,“ erklärt Prof. Alexander Pfriem von der HNEE. Prof. René Krenz-Baath von der TH Wildau ergänzt: „Durch den Einsatz modernster Technologien, wie maschinelles Lernen und XR-Visualisierung eröffnen wir völlig neue Perspektiven für den nachhaltigen Einsatz von Holz in der Bauwirtschaft.“
    Auch einen Slogan hat das Projekt schon: „Gemeinsam für eine nachhaltige Zukunft in Brandenburg mit Holz – das ist WAVE“
    Gefördert wird das Projekt im Rahmen der StaF-Verbundrichtlinie 2023 („Stärkung der technologischen und anwendungsnahen Forschung in Forschungsverbünden von Wissenschaftseinrichtungen“). Da Projekt läuft vom 1. Februar 2025 bis zum 31. August 2027.

    Das Vorhaben beschäftigt sich mit den dosisabhängigen Farbveränderungen von Holz. Auf Basis unterschiedlicher KI-Algorithmen werden maschinelle Lernmodelle (ML) entwickelt, trainiert & optimiert. Damit sollen präzise Vorhersagen und Aussagen von und zu Holzalterungsprozessen auf Basis der empirischen Forschungsdatensätze ermöglicht und valide Ergebnisse generiert werden.

    Fördergeber:
    Land Brandenburg, Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kultur des Landes Brandenburg (MWFK)

    Laufzeit:
    01.02.2025 - 31.08.2027
    Fördervolumen:
    169.984 € (nur HNEE)

    Projektkonsortium:
    • HNE Eberswalde, Department Waldcampus, Fachgebiet Chemie und Physik des Holzes mit Prof. Dr.-Ing. Alexander Pfriem (Lead) und Claudia Lenz M. Sc.
    • TH Wildau, Fachbereichs Ingenieur- und Naturwissenschaften mit Prof. Dr. René Krenz-Bååth, Forschungsgruppe Mikrosystemtechnik/Systemintegration


    Contact for scientific information:

    Prof. Dr.-Ing. Alexander Pfriem
    HNEE, Fachbereich Holzingenieurwesen
    Fachgebiet Chemie und Physik des Holzes
    Telefon: 03334 657 377
    Alexander.Pfriem@hnee.de

    Claudia Lenz M. Sc.
    HNEE, Department Waldcampus
    Fachgebiet Chemie und Physik des Holzes
    Telefon: 03334 657-572
    Claudia.Lenz@hnee.de

    Prof. Dr. René Krenz-Bååth
    Professur für Cyber Physical Systems
    Telefon: 03375 508 830
    rene.krenz-baath@th-wildau.de


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    Criteria of this press release:
    Journalists
    Chemistry, Environment / ecology, Materials sciences, Physics / astronomy
    transregional, national
    Research projects
    German


     

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