Die Forschungsprojekte des Lehrstuhls für Allgemeine Elektrotechnik und Theoretische Nachrichtentechnik (Prof. Kummert) befassen sich mit der Verarbeitung von Signalen. Einige Projekte sind im Folgenden kurz beschrieben:

• Big Content Data

Projekt Big Content Data wird gefördert im Rahmen EFRE.NRW des Aufrufs CreateMedia.NRW und geleitet von Professor Treichel und Professor Kummert (BUW).
Im Zuge der Digitalen Transformation sind in NRW neben den klassischen Medienbranchen völlig neue, wachstumsstarke dienstleistungs- und kreativitätsorientierte Medienstrukturen und -segmente entstanden (vgl. Abb. unten).

Es gilt, die erreichte Position für die NRW.Druck- und Medienbranche zu behaupten und auszubauen! Die Digitalisierung hat unter dem Stichwort „Industrie 4.0“ bereits eine intensive Diskussion in der Branche ausgelöst.

Allerdings ist der „4.0-Fokus“ stark auf die Produktion bzw. auf neue Produktionsprozesse und -technologien verengt. Dabei sind gerade Inhalts(Content-) daten typische so genannte „unstrukturierte“ Datenbestände (aus Text-, Grafik-, Bild-, Layout-, Videodaten etc.), die die zentrale Basis für Data Analytics im Kontext Big Data darstellen. Die genaue, sich im Prozess optimierende („lernende“), automatisierte Analyse und Auswertung einer großen Anzahl unstrukturierter Daten (Big Data), z.B. in Verbindung mit „strukturierten“ Daten (z.B. einer Kundendatenbank), führen zu deutlich verbesserten Vorhersagen z.B. des Kaufverhaltens von Katalogkunden, Kundenkategorisierungen im Multi-Channel-Marketing, Marktpotenzial-Analysen (Market Intelligence), Response- und Leseranalysen etc. Auf der Basis gesicherter Prognosen können dann z.B. Produktions- oder Logistikentscheidungen getroffen werden, wobei gerade hoch komplexe Entscheidungen (mit großer Variablenanzahl) ebenfalls durch Algorithmen automatisiert getroffen werden und so häufig zu erheblichen Kosteneinsparungen und/oder Umsatzsteigerungen in der Praxis führen.

• Semantische Bild-Segmentierung

Die Teams der Lehrstühle Professor Kummert und Professor Treichel (BUW) arbeiten aktuell auf dem Gebiet der semantischen Bild-Segmentierung.

Unter der semantischen Bild-Segmentierung versteht man die gleichzeitige Clusterung eines Bildes und Klassifikation dieser Bildsegmente in eine feste Anzahl von Klassen. Dazu werden tiefe künstliche neuronale Netze eingesetzt. Das Problem der semantischen Segmentierung wird als ein Klassifikationsproblem für jedes einzelne Pixel des Bildes formuliert. Nachdem das Netz mittels des Datensatzes trainiert wurde, können neue Eingabedaten, welche das Netz nicht während des Trainings verarbeitet hat, semantisch segmentiert werden (vgl. Abb.).

Durch das dazugehörige Entropiebild der geschätzten Segmentierung (vgl. Abb.) kann eine Aussage darüber getroffen werden, wie sicher sich das künstliche neuronale Netz über die geschätzte Klassenzuordnung ist. Hohe Entropiewerte sind gelb codiert und bedeuten, dass sich das Netz über die geschätzte Klassenzuordnung unsicher ist.

Wie man der Abbildung entnehmen kann, ist sich das künstliche neuronale Netz bei der Zuordnung des Bodens sowie der vorderen Stühle und des Tisches bei diesem Beispiel sehr sicher. Unsicher ist sich das Netz über die Zuordnung des Schreibtisches und zugehörigen Stuhls im hinteren Teil des Bildes.

• Erkennung von menschlichen Aktivitäten mittels Deep Learning

Das unten beschriebene Themenfeld wird primär in den Arbeitsgruppen von Professor Treichel und Professor Kummert (BUW) bearbeitet.

Das Interesse, menschliche Aktivitäten automatisch zu erfassen, nimmt z.B. in den Bereichen Biomedizin, Spieleentwicklung sowie im persönlichen Fitnessbereich stetig zu. Sensoren werden am Körper befestigt, um die Körperbewegung, physiologische Signale oder Umgebungsvariablen zu messen.

Mittels maschineller Lernverfahren werden die Sensordaten ausgewertet, um z.B. eine Aktivität zu klassifizieren oder Informationen über seine eigene Fitness zu erhalten. Dabei benötigen die Lernverfahren charakteristische Merkmale, die es ermöglichen zwischen verschiedenen Aktivitäten in den gesammelten Daten zu unterscheiden. Das Auffinden der Merkmale kann ganz klassisch manuell von einem Experten übernommen werden, was teuer, zeitaufwendig und abhängig vom Wissen des Experten ist oder wie in diesem Projekt durch ein schematisch dargestelltes 2-D faltendes neuronales Netz (vgl. Abb.). Dafür wird aus den 1-D Signalen der Sensoren ein 2-D Bild mittels der Kurzzeit-Fourier-Transformation erzeugt. Das neuronale Netz wird mit den Bildern als Eingangssignal trainiert und die Aufgabe der Merkmalsextraktion übernimmt vollständig automatisiert das faltende neuronale Netz. Hier sehen Sie als Beispiel zwei erzeugte Spektrogramme zweier unterschiedlicher Klassen. Der Beschleunigungssensor wurde am rechten unteren Fuß befestigt.