BMBF-gefördertes Projekt COSY: Cognitive Tools for Cyber-Physical Systems

Projektkoordinator: Prof. Guido Dartmann

Projektpartner: RWTH Aachen University

In diesem Projekt sollen Praxisversuche am Umwelt Campus und an der RWTH Aachen University zum Thema Machine Learning und Data-Analytics entwickelt werden. In den Versuchen wird die gesamte Breite dieses Themas in praxisnahen Anwendungen auf Hardware und Software umgesetzt. Die Labore werden in den jeweiligen Masterstudiengängen der Informatik und Informationstechnik integriert und mit einem neuen Studiengang verknüpft. Bereitgestellte Offline-Datensätze ermöglichen die Nutzung der Lerneinheiten auch ohne Zugriff auf die Hardware.

Das Projekt profitiert von Synergien zwischen den beteiligten Hochschulen und der Zusammenarbeit in einem Forschungsprojekt zum Thema Machine Learning. Insgesamt fünf der vorgeschlagenen Versuche werden auf der Internet-of-Things (IoT)-Plattform umgesetzt, die die Hochschule Trier zusammen mit der Expertengruppe Internet der Dinge des Digital Gipfels entwickelt hat.

In den Versuchen werden die Anwendungsfelder Umwelt, Industrie 4.0 und Mobilität behandelt. Dieses Projekt wird zudem von Partner aus der Industrie beraten, um die Versuche praxisnah umzusetzen. Darüber hinaus soll auch die Möglichkeit bestehen, weitere Versuche aus konkreten Industrieanwendungen heraus zu entwickeln. Ein weiteres Ziel des Projekts ist die Etablierung einer Maker-Plattform für Machine Learning auf die industrielle Partner mit den Studierenden der beiden Hochschulen in Kontakt treten und gemeinsam an interessanten Problemstellungen arbeiten können. Des weiteren ist die didaktische Aufbereitung der Themen und deren Veranschaulichung anhand einfach reproduzierbarer Demonstratoren auf low-cost Hardware, zum Beispiel der IoT-Plattform Octopus, ein Bestandteil des Projektes . Das IoT-Kit ist von der IoT-Werkstatt (Expertengruppe IoT in Zusammenarbeit mit dem Umwelt-Campus) konzipiertes IoT-Kit. 

Alle zum Projekt entwickelten Demonstratoren inkl. Software mit Quellcode finden Sie auf unserer KI-Labor-Seite innerhalb des jeweiligen Demonstrators. 

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