Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWMBeschreibung
Im Jahr 2013 hat sich die Bundesrepublik Deutschland verpflichtet die Einfuhr und Verbreitung illegaler Holzarten zu verhindern und diesbezüglich das Washingtoner Artenschutzübereinkommen umzusetzen. Dies erfordert unter anderem eine eindeutige Bestimmung der Holzarten in den verschiedenen aus Holz hergestellten Materialien und Produkten. Im Rahmen des Forschungsvorhabens sollen ein optisches Bilderkennungssystem zur Bestimmung von Hölzern in Faserstoffen (Zellstoff-, Papierprodukte) entwickelt werden, um die erforderlichen Deklarationspflichten bezüglich des Artnachweises gemäß der Europäischen Holzhandelsverordnung (EUTR) im Handel erfüllen und großflächiger überprüfen zu können. Die eindeutige Erkennung und Abgrenzung dieser Strukturmerkmale für eine zweifelsfreie Holzartenbestimmung erfordert aktuell eine fundierte wissenschaftliche Ausbildung/Expertise und v.a. den Zugang zu belegten Referenzpräparaten. Unser Kooperationspartner - das Thünen-Institut für Holzforschung - verfügt über mehr als 50.000 Referenzpräparaten.
Aufgabe in der Promotion wird es sein, neuronale Netze für die eindeutige Holzidentifizierung anhand von hochaufgelösten Mikroskopbildern zu entwickeln und diesen Mikrostruktur-Analyseverfahren gegenüber zu stellen. Die Promotion wird in enger Zusammenarbeit mit den Expert*innen des Thünen-Instituts stattfinden.
Das Promotionsvorhaben von Lars Nieradzik soll die Expertise des Thünen-Instituts direkt mit der Erarbeitung von neuronalen Netzen verknüpfen, um komplexe Algorithmen optimal auszuwählen und zu parametrisieren, Zwischenergebnisse korrekt zu bewerten und Fehler möglichst früh zu korrigieren. Dazu wird ein KI-Assistent entwickelt, der den erwarteten Arbeitsablauf und Datenfluss sowie erwartete Zwischenergebnisse und typische Fehlerbilder erlernt.