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In der Projektarbeit von Daniel Gierse geht es darum, den Innenspiegel zu beobachten. Bleibt dieser beim Aufprall an seinem Platz oder fällt er ab und gefährdet dadurch Insassen? Durch das Verhindern des Ablösens können Verletzungen durch einen herumfliegenden Spiegel ausgeschlossen werden. Die automatisierte Detektion hilft bei der frühzeitigen Erkennung, um gegen das Ablösen zu wirken. Gierse lässt dazu die Videos aus München von Computer-Algorithmen auswerten. „Der Algorithmus soll erkennen, wenn der Spiegel abfällt, erklärt der Student aus Meschede. 

Laut Gierse ist das nicht so einfach: „Die Spiegel zeigen ein Abbild der Umgebung, zum Teil sind sie beim Aufprall auch durch Crashtest-Dummys verdeckt und zudem fliegen dann noch jede Menge andere Objekte beliebig durch den Innenraum.“ Abgesehen davon bewegten sich Spiegel und Kamera unabhängig voneinander, wobei insbesondere das Wackeln der Kamera stark variiere und so die Berechnung der Relativbewegung aufgrund fehlender Fixpunkte teilweise nicht möglich sei. Dem Computer das Erkennen des Spiegels beizubringen sei insofern eine Herausforderung. „Aber mittlerweile funktioniert das neuronale Netz so gut, dass es einen Spiegel erkennt, selbst wenn er zu 70 Prozent abgedeckt und um beliebige Achsen rotiert ist“, so Gierse. 

Doch was ist eigentlich ein neuronales Netz? Gierses betreuender Professor Dr. Thomas Kopinski erklärt es so: „Es ist eine algorithmische Abbildung der Funktionsweise der menschlichen Informationsaufnahme, -verarbeitung und Entscheidungsfindung.“ Kopinski hat Kontakt zu BMW und Daniel Gierse die Projektarbeit vermittelt. Ziel des Projekts ist die Fehlersuche, sprich die Antwort auf die Frage „Unter welchen Umständen fällt ein Spiegel bei Unfällen ab und wie lässt sich dies vermeiden?“ Hierzu soll Gierses neuronales Netz aktuelle Crashtests analysieren, aber auch Aufnahmen aus dem Archiv von BMW, welches bis in die 80er Jahre zurückgeht. Eine gewaltige Menge Daten, die das neuronale Netz automatisiert analysieren kann, um Arbeitszeit der Entwicklungsteams zu sparen. 

Hierzu arbeitet Daniel Gierse in Videokonferenzen mit Beschäftigten von BMW zusammen, sichtet Videomaterial, wählt Daten aus und labelt diese, hält Präsentationen, programmiert und optimiert sein neuronales Netz. Oder wie der gebürtige Bödefelder es ausdrückt: „Man muss sich schon ziemlich viel zusammenfuckeln.“ Das mindert nicht seine Faszination für das Projekt. Gierses Lieblingsthemen im Studium sind Kommunikationstechnik und Data Science. Die Mathematik hinter der Datenwissenschaft generell schreckt ihn nicht, sie sei nicht zu anspruchsvoll. „Aber es ist eben toll, was man damit machen kann“, meint Gierse, „und in Zukunft wird Data Science immer wichtiger.“            

Data Science-Studium

Datenwissenschaften oder Data Science bietet die Fachhochschule Südwestfalen in verschiedenen Studiengängen an. Am Standort Meschede sind dies der Bachelorstudiengang Data Science sowie der berufsbegleitende Masterstudiengang Data Science. Mehr Informationen: www.fh-swf.de/cms/data-science-bsc