Kalibrierbereich

Kalibrierbereich – Präzisionsprüfung, Verbesserung der Datenqualität und Simulation realer Szenarien

Der Kalibrierbereich des Digital Ocean Lab ist eine spezialisierte Testumgebung zur Optimierung der Leistungsfähigkeit, Kalibrierung und Validierung von Unterwasser-Detektions- und Überwachungstechnologien. Der Bereich umfasst vermessene Betonstrukturen, Blindgängerdummies (UXO) sowie ein künstliches Riff und dient sowohl der Erprobung und Validierung als auch der Durchführung von Trainingsmaßnahmen. Eine bekannte, vollständig charakterisierte Testumgebung ermöglicht die Erzeugung hochwertiger Daten für die Entwicklung und das Training von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens.

Testumgebung

1. Vermessene Betonstrukturen verschiedener Größen

• Der Kalibrierbereich enthält exakt vermessene Betonstrukturen verschiedener Größen und Anordnungen. Diese Strukturen dienen als wichtige Referenzpunkte für die Bewertung der Sensorpräzision und der Systemkalibrierung.
• Diese Konfiguration ermöglicht es Forschenden, gelabelte Datensätze zu generieren, die unentbehrlich für das Training von KI-Modellen sind – zur Verbesserung der Objektklassifizierung und Detektionsgenauigkeit sowie Umgebungsinterpretation unter realen Einsatzbedingungen.

2. UXO-Objekte

• Der Bereich enthält realistische UXO-ähnliche Objekte, wie:
  • magnetische und nicht magnetische Objekte
  • vergrabene Objekte in verschiedenen Tiefen zur Bewertung der Systemleistung unter schwierigen Detektionsbedingungen
• Durch die Erfassung von Daten zu Signaturen von UXO-Objekten können Machine-Learning-Modelle trainiert werden, um die Anomalieerkennung zu verbessern und Fehlalarme zu minimieren – mit dem Ziel effizienterer Unterwasservermessungen.

3. Künstliches Riff

• Das künstliche Riff schafft eine komplexe Umgebung mit unterschiedlichen strukturellen und biologischen Gegebenheiten. Sensoren, die in diesem Bereich eingesetzt werden, erfassen Daten für das Training von KI-Algorithmen, die zwischen natürlichen Strukturen und künstlichen Objekten unterscheiden können, und tragen so zur Erhöhung der Zuverlässigkeit von Sensorsystemen in biodiversen und unübersichtlichen Unterwasserlandschaften bei.

4. Multisensor-Tests zur Datenintegration und zum Training von KI-Modellen

• Der Kalibrierbereich ist ideal für Testplattformen, die mehrere Datenströme zusammenführen, wie Sonar, Magnetometer und Kameras. Die hier erfassten vielfältigen, hochauflösenden Datensätze sind von unschätzbarem Wert für das Training multimodaler KI-Modelle. Sie ermöglichen eine robuste, kontextbewusste Datenverarbeitung in komplexen Unterwasserumgebungen.

Trainingsumgebung

1. Vielfältige herausfordernde Umwelt- und Strukturbedingungen
   • Die Teilnehmenden werden mit verschiedenen Unterwasser-Elementen konfrontiert, wie versunkene Betonstrukturen, das künstliche Riff und UXO-Objekte. Diese Erfahrungen helfen beim Erwerb von Strategien zur Datenerfassung, die zuverlässige und hochwertige Eingabedaten für KI- und Machine-Learning-Anwendungen sicherstellen.
2. Szenariobasierte Trainingsübungen
   • Praktische Übungen simulieren Operationen unter realen Bedingungen, mit Schwerpunkt auf:
     • Navigation und Objekterkennung in dicht strukturierten oder visuell verdeckten Bereichen
     • Identifikation von UXO in unterschiedlichen Umgebungen und Verbesserung der Systemreaktion in Echtzeit
     • Erlernen der Datenerfassung, Annotation und Verarbeitung zur Nutzung im Training von KI-Modellen
3. Sensorkalibrierung und Datenverarbeitung
   • Die Teilnehmenden erhalten eine Einführung in die Kalibrierung und den Betrieb verschiedener Detektionssysteme (z. B. Sonar, Magnetometer und Kameras), mit Fokus auf der Erzeugung sauberer, strukturierter Datensätze für maschinelles Lernen. Feedback in Echtzeit hilft bei der Optimierung von Sensorleistung und Datenkonsistenz.
4. Kooperatives Training zu Künstlicher Intelligenz und Datenintegration
   • Teamorientierte Übungen fördern die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Rollen in Unterwasser- und Offshore-Einsätzen – mit dem Ziel, Datenerfassungsprozesse für das Training von KI-Modellen gezielt zu optimieren. Die Teilnehmenden lernen, mit großen und heterogenen Datensätzen umzugehen und Metadaten strukturiert zu organisieren, um fortgeschrittene Modelle zu entwickeln, die sich an unterschiedliche Umweltbedingungen anpassen können.

KI-Datengenerierung und Forschungsziele

1. Training und Optimierung von KI-Modellen
   • Der Kalibrierbereich unterstützt die groß angelegte Datenerfassung für die Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen, darunter:
     • Modelle zur Objekterkennung und Klassifizierung
     • Techniken zur Datenfusion von verschiedenen Sensoren
     • Systeme zur Erkennung und Vorhersage von Anomalien
2. Verbesserung der Datenqualität für KI-Anwendungen
   • Strukturierte und annotierte Datensätze, die im Kalibrierbereich erfasst werden, tragen zur kontinuierlichen Verbesserung von KI-Modellen bei. Sie reduzieren den Bedarf an manueller Datenvorverarbeitung und steigern die Gesamtleistung der Algorithmen.
3. Praxisorientiertes Training für Anwendungen zu KI und Datenwissenschaft
   • Technisches Einsatzpersonal und Forschende erhalten eine Schulung zur Verwendung KI-gestützter Lösungen in realen Einsatzszenarien. Dabei erwerben sie Kompetenzen im Management von Datenpipelines, in der Modellprüfung und -validierung sowie der Optimierung unter Einsatzbedingungen.
   • KI- und Datenexpertinnen und -experten erhalten einen niedrigschwelligen Zugang zu Offshore-Felderfahrung, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen.

Allgemeine Vorteile

• Hochwertige Daten für das Training und die Validierung von KI- und Machine-Learning-Modellen
• Präzisionskalibrierung und -prüfung zur Verbesserung und Quantifizierung der Sensor- und Systemleistung
• Entwicklung von Multisensor-KI-Systemen mit soliden Datenintegrationsfunktionen
• Umfassende Schulung für technisches Einsatzpersonal mit Schwerpunkt auf Datenqualität und KI-gestützten Einsatzprozessen
• Förderung von maritimer Sicherheit, Infrastrukturüberwachung und Umweltforschung durch KI-Innovation

Der Kalibrierbereich im Digital Ocean Lab bietet eine einzigartige und vielseitige Plattform für die Entwicklung von Unterwassertechnologien, die Forschung und die Generierung von Daten, um die Weiterentwicklung von KI und maschinellem Lernen zu befördern.