Boot Camp „KI in Mobilität und Logistik“: Internationale Logistik-Studierende aus Schweinfurt präsentierten in Hamburg
Künstliche Intelligenz in der Mobilität und Logistik: Mit diesem Thema haben sich sechs internationale Logistik-Studierende der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt auseinandergesetzt. Sie besuchten das Hamburger „Boot Camp" zum Thema „KI in Mobilität und Logistik. Anschließend wurden zwei von ihnen zum ITS-Kongress nach Hamburg eingeladen, um dort die Lösungen für ihre Fallbeispiele zu präsentieren. Der ITS World Congress ist die weltweit größte Veranstaltung, die sich mit intelligenter Mobilität und der Digitalisierung des Verkehrs befasst.
Das Boot Camp beschäftigte sich mit visueller Erkennung bzw. Bilderkennung, die durch den Einsatz von Algorithmen und maschinellem Lernen Menschen, Dinge oder andere Zielobjekte erkennt. „Wie können diese Technologien die Mobilität und Logistik intelligenter machen?“ Anhand von drei Projektfallgebern konnten verschiedene technischen Möglichkeiten ausprobiert werden:
• „Egis“: Wie kann die Parkraumbewirtschaftung in städtischen Gebieten effektiver und effizienter gestaltet werden? Können Parkgebühren kontrolliert werden, ohne dass eine große Anzahl von Beamten auf der Straße eingesetzt werden muss? Gibt es Möglichkeiten, Falschparker mit Hilfe von visueller Erkennung zu erkennen?
• „Jenoptik AG“: Gibt es Technologien zur Überwachung des Lkw-Verkehrs auf Autobahnen? Wie können die Anzahl der Achsen und das Gewicht eines Fahrzeugs während der Fahrt gemessen werden? Gibt es Möglichkeiten, um sicherzustellen, dass jeder mautpflichtige Lkw auch die korrekte Mautgebühr bezahlt?
• „Hamburger Hochbahn AG“: Wie können Ladezonen in städtischen Gebieten verbessert werden? Wie kann die begrenzte Infrastrukturkapazität effizienter und dynamischer genutzt werden?
Die beiden internationalen FHWS-Studenten, Sanjeev Venkatesh Vurutur und Rodrigo Maciel Melchor, erarbeiteten Lösungen für zwei Unternehmen. Sanjeev Venkatesh Vurutur befasste sich drei Tage zusammen mit zwei Studierenden anderer Universitäten mit der intelligenten Parkraum-Bewirtschaftung von „Egis“. Das studentische Team erhielt von IBM die notwendigen Werkzeuge inklusive einer einführenden Schulung, um anschließend Lösungsansätze für das Unternehmen zu entwickeln.
„Das Hauptthema des Ansatzes meines Teams war die Nachhaltigkeit, denn wir wollten uns auf die vorhandenen Ressourcen konzentrieren und sie richtig einsetzen, um den begrenzten Ressourcen unseres Planeten Rechnung zu tragen.“ Das Team entwickelte ein KI-Modell, das die Fahrzeugtypen (SUV, Limousinen, Fließheck, Elektroautos) identifizieren und das Nummernschild jedes Fahrzeugs erkennen kann. Zudem schlugen sie ein Preissystem für Autos vor, das sich nicht nur am Platz, den die Fahrzeuge beanspruchen, sondern auch an deren CO2-Emissionen ausrichtet. Darüber hinaus entwarfen sie die Idee für eine App, die von IT-Abteilungen leicht programmiert und integriert werden kann. Sie trainierten ihr KI-Modell weiter, um Autos erkennen und angeben zu können, ob ein bestimmter Parkplatz besetzt ist.
Sanjeev Venkatesh Vuruturs Fazit: „Für mich persönlich war es eine tolle Erfahrung, weil ich mit Studenten zusammenarbeiten konnte, die ich gerade erst kennengelernt hatte. Dies erforderte, dass wir uns außerhalb des Bootcamps koordinierten, um unsere Lösungen auf dem ITS-Weltkongress in Hamburg zu präsentieren, was durch die Nutzung verschiedener verfügbarer Online-Tools möglich war. Durch diese spannenden und anspruchsvollen Tage habe ich gesehen, was ich alles kann und wie viel man zusammen im Team erreichen kann. Ich freue mich auf weitere Veranstaltungen dieser Art, weil ich glaube, dass ich dort auf Menschen treffe, die meine Denkweise hinterfragen und mir dadurch helfen, ein besserer und achtsamerer Mensch zu werden.“
Rodrigo Maciel Melchor beschäftigte sich im Team mit der Aufgabenstellung der Jenoptik AG. Ihre Herausforderung bestand darin, neue Methoden zu finden, um die Jenoptik-Technologien für intelligente Lastwagen zu nutzen. „Unser Konzept war es zu prüfen, wie und ob die Kameras und Sensoren z. B. auf Baustellen für eine zeitlich begrenzte Nutzung sinnvoll eingesetzt werden können oder auch für eine langfristige, festinstallierte Nutzung wie z. B. in einem Hafen.“ Seine Idee: Die Kameras und Sensoren erfassen bereits ankommende Lastwagen aus der Ferne, um die Art des Materials zu identifizieren, das sie auf die Baustelle bringen. Der Fahrer könnte dann problemlos zu seinem Zielort fahren.
Rodrigo Maciel Melchor: „Wir glauben, dass diese Methode für viele verschiedene Standorte von Vorteil sein könnte, um Staus am Eingang zu vermeiden, einen effizienten und reibungslosen Materialfluss zu gewährleisten und schließlich eine sicherere Umgebung für Gefahrstoffe zu schaffen, die in bestimmte Bereiche des Standorts gelangen.“
Kontakt: Hochschule Würzburg-Schweinfurt
Fakultät Wirtschaftsingenieurwesen
Prof. Dr. Birgit Gampl
Campus Ledward
97421 Schweinfurt
09721-940-8731
