13. November 2024
Von CO₂-effizienten Schifffahrtsrouten & Echtzeit-Bildrekonstruktion beim 4. AI-Bundeswettbewerb für Schülerinnen
Beim vierten Bundeswettbewerb für Künstliche Intelligenz (AI) für Schülerinnen und Schüler haben sich heuer 73 Teilnehmerinnen und Teilnehmer in 15 Temas für den Wettbewerb registriert, vergangene Woche wurden vier der besten Projekte bei einer feierlichen Preisverleihung mit insgesamt 8.000 Euro ausgezeichnet.
Der Wettbewerb wird vom Klimaschutzministerium (BMK) unterstützt und von der Austrian Society for Artificial Intelligence organisiert. Die hochkarätig besetzte Jury setzte sich aus Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Entrepreneurship, Kunst und Kultur, Recht und Nachhaltigkeit zusammen.
Das sind die Prämierten 2024
Den 1. Platz sowie auch den Sonderpreis „AI for Green“ konnte das Team NavigAI-tors von der HTL Spengergasse mit Mojmír Horváth, Michael Steinmötzger, Paul Wenth, Hannah Fluch,und Richard Senger für sich verbuchen.
Das Siegerteam wurde mit einem Preisgeld von 2.500 Euro ausgezeichnet. NavigAI-tors entwickelten eine Simulationsumgebung für Logistikunternehmen, um CO₂-effiziente Routen für Containerschiffe zu berechnen. Statt allein auf Zeiteffizienz zu setzen, liegt der Fokus auf Nachhaltigkeit durch KI-gestützte Routen, die Kites zur Windenergienutzung und strategische Wellen-Navigation kombinieren. So lässt sich der Treibstoffverbrauch deutlich senken und CO₂-Emissionen reduzieren. Unternehmen können die Sandbox nutzen, um spezifische Szenarien zu simulieren und präzise Vorhersagen zu treffen. Damit leistet NavigAI-tors einen Beitrag zur nachhaltigen Transformation der Schifffahrtsindustrie.
Das Team ProcessAeye von der HTL-Perg mit Cedric Bauer und Stefan Czepl gewann einen der beiden zweiten Plätze und das damit verbundene Preisgeld von 2.000 Euro.
ProcessAeye ermöglicht die Echtzeit-Wiederherstellung fehlender oder beschädigter Bildteile. Eine Kamera erfasst das Bild, und der Benutzer markiert die fehlenden Bereiche, die dann durch verschiedene Algorithmen rekonstruiert werden. Im Projekt wurden klassische Bildverarbeitungsansätze und Deep-Learning-Modelle auf ihre Geschwindigkeit und Ergebnisqualität verglichen. Die rekonstruierten Bilder erscheinen in einer grafischen Benutzeroberfläche, die das Markieren fehlender Bereiche unterstützt. Die Desktopanwendung ist für den NVIDIA Jetson Nano optimiert und demonstriert anschaulich die Unterschiede zwischen klassischen Algorithmen und Machine-Learning-Modellen.
Team SicBert von der HTL Hollabrunn mit Leon Binder, Florian Artlieb, und Christoph Handschuh, gewann ebenfalls den 2.Platz, auch sie können sich über ein Preisgeld von 2.000 Euro freuen.
Lange Datenblätter und umfangreiche Dokumentationen erschweren oft den schnellen Zugriff auf benötigte Informationen. Schüler der HTL Hollabrunn entwickeln deshalb eine Applikation, die es ermöglicht, Datenblätter und das Ticketsystem nach möglichen Lösungen zu durchsuchen. Damit wird es Kunden und neuen Mitarbeitern von Siemens erleichtert, relevante Inhalte schnell zu finden und den Kundensupport zu entlasten. Die Anwendung spart Zeit, indem sie alltägliche Fragen effizient beantwortet und Raum für komplexere Herausforderungen schafft. Bei Erfolg soll das System auf weitere Abteilungen und Unternehmen ausgeweitet werden.
Julian Schmidt von der HTL Donaustadt konnte sich den 3.Platz und das Preisgeld von 1.500 Euro sichern.
Synth UI ermöglicht die schnelle, effektive und kostengünstige Erstellung von Benutzeroberflächen für das ReactJS-Framework durch den Einsatz vordefinierter UI-Bibliotheken. Über Texteingaben lassen sich damit Komponenten oder ganze Seiten generieren. Zwei Ansätze kommen zum Einsatz: Fine-Tuning, bei dem ein Modell spezifisch auf UI-Bibliotheken trainiert wird, um präzise und kosteneffiziente Designs zu erstellen, und Retrieval-Augmented Generation (RAG), das die flexible Anpassung und Erweiterung von UI-Komponenten erlaubt. Synth UI bietet damit eine optimierte Lösung zur schnellen Entwicklung und Anpassung von ReactJS-Benutzeroberflächen.
KI-Schule des Jahres 2024
Außerdem wurde die Schule, die im KI-Kurs die meisten Punkte gesammelt hatte, mit dem Titel „KI-Schule des Jahres 2024“ ausgezeichnet. Der Preis ging zum vierten Mal in Folge an die HTL Rennweg in Wien! Die HTL Rennweg entschied das Rennen mit 894 Punkten klar für sich und verwies die HAK Mistelbach mit 664 Punkten auf den zweiten Platz.
Jurymitglieder des BWKI 2024
- Katja Bühler, Scientific Director bei VRVis Zentrum für Virtual Reality und Visualisierung Forschungs-GmbH
- Jeannette Gorzala, CEO & founder von Act.AI.Now
- Stefanie Lindstaedt, Gründungspräsidentin der IT:U- Interdisciplinary Transformation University Austria
- Martina Mara, Professorin an der Johannes Kepler Universität Linz
- Daniel Klotz, Assistant Professor an der IT:U- Interdisciplinary Transformation University Austria
- Gerfried Stocker, Director at Ars Electronica
- Bernhard Nessler, Research Manager beim Software Competence Center Hagenberg
- Bernhard Moser, Research Director beim Software Competence Center Hagenberg