Forschungsteam der Universität Klagenfurt erprobt Mars-Helikopter in der Wüste Israels

Dass der Mars-Helikopter „Ingenuity“ derzeit den Roten Planeten erkundet , ist unter anderem einer Navigationstechnologie verdankt, die von Stephan Weiss, Professor für Regelung Vernetzter Systeme an der Universität Klagenfurt, mitentwickelt wurde. Drei Doktoranden von ihm werden von 4. bis 10. Oktober 2021 nun an der AMADEE-20 Marsmissionssimulation des Österreichischen Weltraum Forums (ÖWF) teilnehmen und Daten zur Weiterentwicklung des Helikopters in der Negev Wüste in Israel sammeln.

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Neues ERASMUS+ Projekt INFRO@D geht an den Start

Der internationale Projektantrag mit dem Titel „European Digital Education in Road Infrastructure Management INFRO@D“, der im Rahmen der Strategischen Partnerschaften des ERASMUS+-Programms eingereicht wurde, wurde positiv bewertet und zur Finanzierung angewiesen. Der Leiter des internationalen Konsortiums ist die Abteilung für Straßen- und Verkehrstechnik der Fakultät für Bau- und Umwelttechnik der Technischen Universität Danzig (Gdańsk). Das Projekt wird gemeinsam mit europäischen Universitäten durchgeführt: Universita Degli Studi di Catania (Italien), Universität Klagenfurt (Österreich), Zilinska Univerzita in Ziline (Slowakei), Szechenyi Istvan Universität (Ungarn), Krakauer Universität für Technologie (Polen).

Die COVID-19-Pandemie hat in vielen Bereichen der Wirtschaft, des Reisens, der Arbeit und des Bildungswesens eine Abkehr von der derzeitigen Funktionsweise der Gesellschaften erzwungen. Dies gilt auch für die Hochschulbildung. Die Notwendigkeit des Fernunterrichts ist eine der Möglichkeiten, die soziale Distanz zu wahren und unser Leben und unsere Gesundheit zu schützen. Die vorläufige Bewertung der Situation an den Universitäten in Polen und anderen europäischen Ländern zeigt, dass das akademische Personal nicht ausreichend darauf vorbereitet ist, attraktive und effektive Lehrveranstaltungen im Fernunterrichtsformat durchzuführen. Die Notwendigkeit der Durchführung von Fernunterricht an Universitäten, sowohl während des Studiums als auch in der Ausbildung, erfordert die Entwicklung eines speziellen didaktischen und Ausbildungsprozesses, der die spezifischen Anforderungen des interdisziplinären Ingenieurwissens berücksichtigt. Die Vermittlung dieses Wissens in der Fernlehre erfordert aufgrund ihres großen Umfangs den Einsatz zahlreicher didaktischer Instrumente: Vorlesungen, Feldarbeit, Entwurf, Übung, Labor, eigenständige Arbeit der Studenten sowie die Bewertung des Fortschritts und der Kenntnisse der Studenten. Im Rahmen des INFRO@D-Projekts wird ein Modellprodukt für den Fernunterricht an technischen Universitäten im Bereich Bauwesen und Verkehr entwickelt. Dieses Produkt wird umfassende und innovative Lösungen enthalten, die die Umsetzung des Fernunterrichts auf höchstem Niveau ermöglichen. Die entwickelte Methodik und das Lehrmaterial werden auf dem Kurs Straßeninfrastrukturmanagement basieren, wobei der Schwerpunkt auf den Elementen des Sicherheitsmanagements der Straßeninfrastruktur liegt. Die Methode zur Ausarbeitung der Methodik und der Lehr- und Ausbildungsmaterialien wird ihre Umsetzung für jeden thematischen Bereich im Bereich des Bauwesens und des Verkehrs ermöglichen. Das Projekt sieht den Aufbau einer digitalen Bildungsmethodik im Bereich der Lehre an Universitäten und der Ausbildung von Ingenieurpersonal vor. Die Vorbereitung eines Fernunterrichtskurses über das Sicherheitsmanagement der Straßeninfrastruktur wird es ermöglichen, die besten Lösungen der Lehrmethodik in diesem Bereich aus Österreich, Polen, der Slowakei, Ungarn und Italien zu nutzen und zu überprüfen. Das INFRO@D-Projekt wird das Niveau der Lehre und Ausbildung durch den Einsatz innovativer digitaler Lehrmaterialien für den Fernunterricht anheben, die auch von anderen Universitäten, die sich mit diesem Thema befassen, genutzt werden können. Das Hauptziel des INFRO@D-Projekts ist es, die Kompetenzen und Fähigkeiten des Fernunterrichts in einer Modelllösung im Bereich des Sicherheitsmanagements der Straßeninfrastruktur zu erhöhen. Um dieses Ziel zu erreichen, sollten Maßnahmen ergriffen werden, um die besten Lösungen im Bereich der digitalen Bildung zu fördern (Fernunterricht, der ad hoc während einer Pandemie durchgeführt wird, und E-Learning-Kurse, die in Zukunft zu einem festen Bestandteil des didaktischen Prozesses werden können).

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Junge AAU-Drohnenforscher Agata und Michał Barciś gewinnen mit Michał Jagielski Drone Bot Contest der Deep Drone Challenge 2021

Agata und Michał Barciś sowie ihr polnischer Forscherkollege vom RTB House in Polen, Michał Jagielski, haben am vergangenen Samstag, 7. August 2021, am Bewerb „Drone Bot Contest“ bei der Deep Drone Challenge in Ingolstadt/Deutschland teilgenommen. Der Wettbewerb wird vom Start-Up-Inkubator brigkAIR und Europas größtem Flugzeughersteller Airbus organisiert. Die drei Nachwuchswissenschaftler*innen freuen sich über 25.000,- EUR Preisgeld.

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Klagenfurter Robotikforschung auf internationalem Erfolgskurs: Karl Popper Doktorats- und Wissenschafts-Kolleg zu Vernetzten Autonomen Drohnen begeht Abschluss mit einer Demonstration im Süden Klagenfurts

Mit insgesamt 9 Beiträgen bei der heurigen ICRA, einer der Flagship-Konferenzen im Bereich der Robotik, ist die Universität Klagenfurt in die Liga der wichtigsten Robotik-Hubs der Welt aufgestiegen. Dazu beigetragen haben auch die Nachwuchswissenschaftler*innen des Karl Popper Doktorats- und Wissenschafts-Kollegs „Networked Autonomous Aerial Vehicles (NAV)“, das dieser Tage seinen Abschluss mit einer Drohnenflugdemonstration in Klagenfurt begeht.

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Forschungs- und Wissenschaftsrat Kärnten besuchte Drohnenflughalle

Am 7. Juli war Christiane Spiel, Vorsitzende des FWR Kärnten, zu Gast an der Universität Klagenfurt und besichtige Europas größte Drohnenflughalle.  Weiterlesen

Wenn Roboter Chirurg*innen unterstützen

Robotersysteme sind heute nur Assistenten zum Halten und Zielen von Operationswerkzeugen. Ein Forschungsteam rund um Jan Steinbrener und Stephan Weiss an der Universität Klagenfurt möchte nun an neuen technologischen Möglichkeiten arbeiten, die die Chirurg*in bei ihrer Arbeit unterstützen sollen.

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Drohnen sollen sich selbst besser wahrnehmen können

Drohnen werden immer häufiger als selbstständige Akteure in unkontrollierten Umgebungen eingesetzt. Dafür braucht es eine zuverlässige Steuerung und Navigation. Das Forschungsteam der Universität Klagenfurt unter der Leitung von Stephan Weiss und Jan Steinbrener, dem auch der Doktorand Christoph Böhm angehört, arbeitet nun daran, die Eigenwahrnehmung der Drohne zu verbessern, damit sie sich in Zukunft besser an sich verändernde Bedingungen anpassen kann.

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Roboter sollen lernen, Chirurg*innen besser zu unterstützen

Die minimalinvasive Chirurgie hat viele Vorteile für Patient*innen und Operationsteams wie kürzere Genesungszeiten, reduzierte postoperative Komplikationsraten sowie höhere Akzeptanzraten bei Patient*innen und gesteigerte Kosteneffizienz. Ein wichtiger Teilbereich ist die interventionelle Radiologie, bei der externe Bildgebungsgeräte die Operationsinstrumente durch den Körper lotsen. Diese Arbeit kann man mit Robotern unterstützen. Wer glaubt, dass Roboter eigenständig „operieren“, irrt aber (heute noch): Alle aktuell verfügbaren Robotersysteme sind reine Teleoperatoren oder nur Assistenten zum Halten und Zielen von Werkzeugen, mehr können sie noch nicht. Ein Forschungsprojekt geleitet von der Universität Klagenfurt möchte nun aber mehr Vorteile „operierender Roboter“ ausloten und ihre Autonomie in der Unterstützung für die Chirurgin erhöhen.

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Helikopter fliegt zum Mars: Navigationstechnologie stammt von Klagenfurter Forscher

Wie das Jet Propulsion Laboratory der NASA mitteilte, wird der neue Mars-Rover „Perseverance“ am 30. Juli von Cape Canaveral Richtung Mars abheben. Mit an Bord ist erstmals der „Mars Helicopter“, der Erkundungsflüge unternehmen soll. Navigiert wird der Helikopter mit einer Technologie, die Stephan Weiss, Professor am Institut für Intelligente Systemtechnologien, mitentwickelt hat.  

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IEEE Access Journal Paper: „An Efficient, Scalable and Robust Neuro-Processor Based Concept for Solving Single-Cycle Traveling Salesman Problems in Complex and Dynamically Reconfigurable Graph Networks,“

Die Autoren J. C. Chedjou, K. Kyamakya und N. A. Akwir konnten im hochkarätigen Open Access Journal „IEEE Access“ eine neue Publikation mit dem Titel: „An Efficient, Scalable and Robust Neuro-Processor Based Concept for Solving Single-Cycle Traveling Salesman Problems in Complex and Dynamically Reconfigurable Graph Networks,“ publizieren.

Kurzfassung:

Wir entwickelten erstmals ein neues, auf einem Neuroprozessor basierenden Konzept zur Lösung von (Einzelfahrzeug-) „traveling salesman problems“ (TSP) in komplexen und dynamisch rekonfigurierbaren Graphennetzwerken und validierten es anhand einiger anschaulicher Beispiele. Im Vergleich zu bestehenden/konkurrierenden Methoden zur Lösung von TSP ist das neue Konzept genau, robust und skalierbar. Darüber hinaus garantiert das neue Konzept die Optimalität der TSP-Lösung und gewährleistet die Vermeidung von Teilrouten und damit die ständige Konvergenz zu einer einzyklischen TSP-Lösung. Diese Hauptmerkmale des neuen Konzepts werden von den bestehenden Methoden zur Lösung von TSPs nicht immer zufriedenstellend berücksichtigt. Daher besteht der Hauptbeitrag dieser Publikation darin, einen systematischen analytischen Rahmen zu entwickeln, um (aus einer nichtlinearen dynamischen Perspektive) die TSP zu modellieren, Teilrouten zu vermeiden/zu eliminieren und die Konvergenz zur wahren/genauen TSP-Lösung zu gewährleisten/zu sichern. Mit Hilfe der Stabilitätsanalyse (nichtlineare Dynamik) werden analytische Bedingungen erhalten, die sowohl die Robustheit als auch die Konvergenz des Neuroprozessors garantieren. Außerdem wird eine Bifurkationsanalyse durchgeführt, um Bereiche (oder Fenster) von Parametern zu erhalten, unter denen der Neuro-Prozessor sowohl die Optimalität der TSP-Lösung als auch die Konvergenz zu einer Ein-Zyklus-TSP-Lösung garantiert. Zur Validierung des neu entwickelten, auf einem Neuroprozessor basierenden Konzepts werden zwei kürzlich veröffentlichte Anwendungsbeispiele sowohl für das Benchmarking als auch für die Validierung in Betracht gezogen, da sie mit Hilfe des entwickelten Neuroprozessors gelöst werden.

Mehr Infos unter: https://ieeexplore.ieee.org/document/8995468