Studierende der Wirtschaftsinformatik an der DHBW Mosbach erarbeiteten in Kooperation mit dem Zentrum für Geoinformationswesen der Bundeswehr die Anwendbarkeit von künstlichen neuronalen Netzen zur automatischen Erkennung von Vogelschwärmen im Luftraum. Sie sind oft in großen, dichten Schwärmen unterwegs und streifen mit ihren faszinierend synchronisierten Manövern über den Himmel hinweg: Vogelschwärme. Doch das beeindruckende Naturschauspiel sorgt auch immer wieder für Ärger. Insbesondere im Luftverkehr wird das Schwarmverhalten für Mensch und Tier oft zur Gefahr. Im diesjährigen Integrationsseminar des Studiengangs Wirtschaftsinformatik an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) Mosbach, unter der Leitung von Prof. Dr. Herbert Neuendorf, erforschten die Studierenden die Anwendbarkeit neuronaler Netze zur automatischen Erkennung von Vogelschwarm-Mustern in Radarbildern. Ziel des Seminares war es, anhand von Radarbildern Vogelschwärme nicht nur aufzuspüren, sondern deren Gefahr für den Luftverkehr einzustufen. All das erfolgt mittels künstlicher neuronaler Netze. Diese bestehen aus einem komplexen Netzwerk einzelner Neuronen, die miteinander kommunizieren. Durch eine immer bessere Anpassung an vorgegebene Daten kann das neuronale Netz trainiert werden und seine Funktionsweise bestimmt und gesteuert werden. So können Vogelschwärme nicht nur automatisch erkannt werden, sondern es werden, auf Basis des antrainierten künstlichen Wissens, Vorhersagen getroffen, inwiefern die Schwärme den Luftverkehr beeinträchtigen. Das Projekt ist eine Kooperation mit der Abteilung für Angewandte Geowissenschaften des Zentrums für Geoinformationswesen der Bundeswehr (ZGeoBW). Basierend auf frei verfügbaren Informationen und Problemstellungen des ZGeoBW beurteilten die studentischen Gruppen verschiedene KI-Frameworks im Bereich Klassifizierung / Neuronaler Netze, generierten Trainings- und Testdaten und trainierten neuronale Netze unterschiedlicher Struktur auf diesen generierten Mustern. Lesen Sie mehr im Originalbericht auf ‚fnweb.de‚. Bild: ‚Travelbook‚.