24. November 2022

Sogar Tech-Giganten überflügelt: Spitzenleistungen junger Menschen beim Bundeswettbewerb für Künstliche Intelligenz

Eine Zeichenerkennung, die jene der Tech-Giganten überlegen ist, ein digitaler Abstandshalter, eine landschaftliche Feldanalyse mittels Deep Learning: Beim österreichischen Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz (BWKI) sind auch dieses Jahr wieder junge Menschen mit wirklich genialen Ideen vor den Vorhang getreten, um zumeist als Team mit ihren Projekten unsere Gesellschaft ein klein wenig besser zu gestalten.

KI, die besser Artifizielle Intelligenz (AI) (von englisch artificial intelligence) genannt werden sollte, kann im Idealfall dazu beitragen, unsere Gesellschaft nachhaltig zum Positiven verändern. Selbstfahrende Autos oder die smarten Steuermöglichkeiten diverser Anwendungen im Bereich Energie und Technik fallen einem dabei vielleicht als erstes ein, aber sogenannte KI taugt inzwischen auch als Hilfsmittel für die Transformation zu einer grüneren, ressourcenschonenden Welt sowie beim Kampf gegen den menschengemachten Klimawandel.

Wie selbst Schülerinnen und Schüler Spitzenleistungen auf diesem Gebiet erzielen, zeigte die österreichische Ausgabe des BWKI, welcher von der ASAI (Austrian Society for Artificial Intelligence) organisiert und vom Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) gesponsert wird. Der Wettbewerb fand in Österreich heuer das zweite Mal statt und hat sich auf die Fahnen geheftet, den Erfindergeist der Jugend zu stärken und den Grundstein zu inspirierenden Ideen im Bereich der KI zu legen.

Das sind die prämierten Projekte

Ins Finale schafften es sechs Teams aus drei verschiedenen Schulen, die mit ihren hervorragenden Projekten die Entscheidung der hochkarätigen Jury alles andere als einfach machten. Den ersten Platz und das damit verbundene Preisgeld in Höhe von 2.500 Euro holte sich das Team OCR von der HTL Spengergasse. Das Vierer-Team, bestehend aus Alwin Schuster, Sascha Leber, Matthias Holzer und Constantin Winkler, entwickelte eine KI, die mittels optischer Zeichenerkennung (OCR) Texte von teils schwer zu entziffernden Bildern wie etwa Screenshots lesen und zu Text verarbeiten kann.

Besser als die Tech-Giganten

Herausragend dabei: Die Entwicklung von OCR schlägt sogar Konkurrenzprodukte von Apple, Google und Amazon. Das Team überzeugte die Jury nicht nur mit der außergewöhnlichen Performance ihrer KI, sondern auch durch die professionelle Präsentation des Projekts und dem immensen Arbeitsaufwand der Gruppe.

Den zweiten Platz und 2.000 Euro erhielt das Team Babyelefant, bestehend aus Lukas Gäbler, Tobias Pressler und Moritz Patek, ebenfalls von der HTL Spengergasse. Ihre KI wurde darauf trainiert zu erkennen, wie viel Abstand Menschen zueinander halten. Die Idee zur Umsetzung dieses Projekts wurde während der Pandemie geboren.

Die so gesammelten Daten geben Aufschluss über das Verhalten der Menschen in Bezug auf Abstandhalten und Maskentragen, wodurch für die Verhaltensforschung wichtige Einblicke im Umgang mit COVID-19 gewonnen werden können und für Statistiker:innen sogar ein zusätzliches Tool für Prognosen zu Neuinfektionen entsteht.

in vino cognito

Über Platz drei und 1.500 Euro konnten sich Anna Hartl und Sheila Hautzmayer vom Team Vinitor – Felderkennung von der HTL Leonding freuen. Ihr Algorithmus kann anhand von Satellitenbildern landwirtschaftliche Felder erkennen und einzeichnen. Dieses Feature, welches eigens für die Firma Vinitor entwickelt wurde, unterstützt Landwirte dabei, einen besseren Überblick über ihre Felder zu haben.

In ihrer Diplomarbeit haben die beiden Satellitenbilder von Feldern mittels mehrerer Deep Learning Modelle ausgewertet und analysiert, um gleich mehrere wirtschaftlich interessante Metriken und Indikatoren vorauszusagen oder zu interpolieren. Das können beispielsweise die Anzahl der Reihen eines Weinfelds, Ermittlung des Ertrags, Wetterbedingungen, Weinsorte und dergleichen sein.

Dazu soll ein User Interface entwickelt werden, mit der diese Parameter leicht und überschaubar für interessierte Kund:innen angezeigt werden können. Hintergund ist, dass mit Globalisierung und Klimawandel Bauern oftmals unter enormen Druck stehen und auch digitale Hilfe benötigen, um ihre Felder zu verwalten und im Blick zu behalten.

Wider die Verschwendung

Den direkt vom BMK gestifteten Sonderpreis AI for Green erhielt das Team Deepknow – Trendoro, das eine KI zum Vorhersagen der Produktnachfrage in Geschäften entwickelt hat. Basierend auf vergangenen Verkaufsdaten werden smarte Zeitreihen-Prognosen erstellt, mit welchen das Kaufverhalten von Kund:innen schon im Vorhinein ersichtlich wird. Überproduktion und ausverkaufte Waren sollen so der Vergangenheit angehören.

Jedes Jahr werden tausende Tonnen an Lebensmitteln und Produkten unnötig entsorgt, weil sie nicht gekauft werden und sich nicht lange genug halten. Neben verschwendeten Geld, Lager Stauraum, Essen und Energie, sind es vor allem die Umweltschäden und verschwendete Ressourcen, die vermieden werden könnten. Ähnlich der Deep-Learning-Muster, die für Gesichtserkennung und selbstfahrende Autos genutzt werden, will Trendoro ebenfalls mit Deep-Learning die Trends und Muster des Kaufverhaltens verstehen und vorhersagen.

Die nächsten Jahre und Jahrzehnte werden entscheidend dafür sein, unter welchen Bedingungen die nachfolgenden Generationen auf diesem Planeten leben können. Aus Sicht des Klimaschutzes müssen daher alle Möglichkeiten genutzt werden, die dazu beitragen, den Klimawandel zu verlangsamen, die Artenvielfalt zu erhalten und das Klima und die Umwelt zu schützen.

Technologie ist dabei ein entscheidender Faktor und besonders die KI hat großes Potential, die Eindämmung des Klimawandels zu unterstützen und zum Schutz der Umwelt beizutragen. Das BMK wird auch diesen Wandel dorthin sinnvoll fördern und mitgestalten.

Als wesentlichen Schritt in diese Richtung wurde bereits 2021 die Förderschiene AI for Green ins Leben gerufen. Dabei werden forschungsintensive Technologieentwicklungen im Bereich Artificial Intelligence und in Anwendungsfeldern, die sowohl die Bereiche Umwelt-, Klima-, Natur- und Artenschutz (Mitigation) als auch die Anpassung an die Folgen des Klimawandels (Adaptation) einschließen, gefördert. AI for Green schlägt damit die Brücke zwischen der Klima- und Umweltforschungs und der Expertise der AI-Community.

Bisher fanden bereits zwei Calls, die mit insgesamt zehn Millionen Euro dotiert waren, statt. Weitere Ausschreibungen sind 2023 mit den Schwerpunkten Energiewende, Kreislaufwirtschaft, Mobilitätswende und klimaneutrale Stadt geplant.

Wie künstliche Intelligenz zum Erreichen der Klimaziele beitragen kann