Stefanie Krause (links), Prof. Dr. Andrea Heilmann und Prof. Dr. Frieder Stolzenburg im AudiMax der Hochschule Harz

Stefanie Krause erhält IHK-Forschungspreis 2021

Abschlussarbeit zu Künstlicher Intelligenz gewürdigt

Person, Mann, Frau oder Kind? Für ihre Master-Arbeit hat sich die Absolventin Stefanie Krause mit der Objekterkennung auf Bildern auseinandergesetzt und ist dafür Ende letzten Jahres von der Industrie- und Handelskammer (IHK) Magdeburg ausgezeichnet worden.

Die IHK würdigt mit ihrem Preis „wissenschaftliche und anwendungsorientierte Arbeiten, die einen Beitrag zur zukünftigen Entwicklung der gewerblichen Wirtschaft leisten“ und dotiert ihn mit 2.000 Euro. Im November 2021 war die Hochschule Harz eine von drei Hochschulen in Sachsen-Anhalt, an die der Forschungspreis vergeben wurde. Ihre Preisträgerin ist Absolventin des Master-Studiengangs Technisches Innovationsmanagement.

KI für kleine Unternehmen

Stefanie Krause hat herausgefunden, dass Open-Source-Datensätze vielversprechende Dienste bei der Objekterkennung auf Bildern leisten können – vorausgesetzt, die Trainingsdaten haben viel Ähnlichkeit mit den Anwendungsdaten. Wenn dies bei der Wahl der Open-Source-Daten berücksichtigt wird, können auch kleinere Unternehmen von Künstlicher Intelligenz profitieren.

Konkret untersucht hat die Alumna einen Datensatz von Reisefotos. Ein Unternehmen aus der Tourismusbranche hat ihn für ein Projekt am Fraunhofer-Institut für Software- und Systemtechnik ISST in Dortmund zur Verfügung gestellt. Mit dem ISST hat Stefanie Krause für ihre Master-Arbeit zusammengearbeitet. Die Bilddatenbank des Unternehmens sollte automatisch verschlagwortet werden, um gezielt Fotos für die Werbung aussuchen zu können.

Mann, Frau oder Kind?

Stefanie Krause untersuchte, inwiefern das mit Open-Source-Datensätzen und Künstlicher Intelligenz möglich war – Thema Objekterkennung durch maschinelles Lernen. „Funktioniert das überhaupt, und erzielt man die gewünschte Genauigkeit?“, konkretisiert die 26-Jährige das Aufgabengebiet. Sie untersuchte also nicht nur, ob die Künstliche Intelligenz etwa Personen erkennt, sondern auch, ob sie zwischen Männern, Frauen und Kindern unterscheiden kann und entwickelte dafür unter anderem ein 3D-Körpermodell. Im Fokus ihrer Arbeit stand außerdem die Erkennung von Fahrrädern.

Dafür testete Stefanie Krause vortrainierte neuronale Netze, für die sie die Anwendungsdaten unterschiedlich stark vorverarbeiten und einlesen musste. Unterschiedlich waren auch die Ergebnisse: „Manche markieren Personen, manche erkennen das Alter, manche machen nur eine Textausgabe“, erzählt sie und stellt fest: „Die Daten, auf welche das neuronale Netz trainiert ist, müssen ähnlich sein zu den Daten im Anwendungsfall.“ Sie beschreibt ein Beispiel: „Wenn man ein vortrainiertes Netz mit Nahaufnahmen verwendet, dann funktioniert die Objekterkennung sehr ungenau, wenn meine Bilder nur Fernaufnahmen zeigen.“

„Neuronale Netze bieten supercoole Anwendungsfälle“

Stefanie Krause hat schon während des Master-Studiums an einem Projekt mit neuronalen Netzen gearbeitet, damals auf dem Gebiet der Spracherkennung. „Neuronale Netze bieten supercoole Anwendungsfälle“, sagt sie. Einen Datensatz aus einem Unternehmen ausprobieren zu dürfen, „das war das Spannende“ an ihrer Master-Arbeit.

An der Hochschule Harz wurde sie dabei von Prof. Dr. Frieder Stolzenburg betreut. Er forscht bereits seit vielen Jahren auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. Im Rahmen der feierlichen Exmatrikulation am Fachbereich Automatisierung und Informatik gratulierte er Stefanie Krause zu der „sehr schönen und umfassenden Arbeit“, die praktisch durchweg mit der Bestnote 1,0 bewertet wurde.

„Der Praxisbezug war mir wichtig“

Stefanie Krause hat zunächst ihren Bachelor-Abschluss in Mathematik an der Universität Bayreuth gemacht. Für ihr Master-Studium suchte sie sich gezielt eine Hochschule für Angewandte Wissenschaften aus. „Der Praxisbezug war mir wichtig“, sagt sie. Weil sie sich mit aktuellen technischen Themen beschäftigen wollte, entschied sie sich für den Studiengang Technisches Innovationsmanagement an der Hochschule Harz.

Aktuell arbeitet sie in Bayreuth am Kernkompetenzzentrum Finanz- und Informationsmanagement, der Projektgruppe Wirtschaftsinformatik des Fraunhofer-Instituts für Angewandte Informationstechnik FIT. Hier promoviert und lehrt sie, um sich auf eine Karriere in der Wissenschaft vorzubereiten.

Der Master-Studiengang Technisches Innovationsmanagement bereitet Studierende darauf vor, neue Technologien bewerten, umsetzen und im Unternehmen einführen können. Bewerbungsschluss für das Sommersemester ist der 28.02.2022.

17.02.2022
Author: Katharina Reif
Image rights: © Hochschule Harz

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