In dem von der Europäischen Union (EU) geförderten Projekt BIONIC arbeitet das DFKI als Koordinator zusammen mit zehn internationalen Partnern aus Medizin, Biotechnik, Elektronik, Informationstechnologie und Künstlicher Intelligenz an intelligenten Lösungen, die solche Gesundheitseinschränkungen reduzieren sollen. BIONIC steht für „Personalized Body Sensor Networks with Built-In Intelligence for Real-Time Risk Assessment and Coaching of Ageing workers, in all types of working and living environments“. Gemeinsam mit Bau- und Fabrikarbeitern sollen in Pilotversuchen die Ergebnisse validiert werden.
Body Sensor-Netzwerk (BSN) analysiert Belastungen und korrigiert Fehlstellungen in Echtzeit
Prof. Didier Stricker, der Projektkoordinator von BIONIC und Leiter des DFKI-Forschungsbereichs Augmented Vision/Erweiterte Realität erklärt: „Durch ein Netzwerk von verschiedenen, am Körper getragenen Sensoren wollen wir ein System entwickeln, welches den gesundheitlichen Zustand von Arbeitern im Verlauf des Tages anhand der Bewegungen erfasst. Die Analyse wird auf einem intelligenten Chip direkt am Körper stattfinden, so dass die Rohdaten direkt an der „Quelle“ vorverarbeitet und eine Berechnung der Datenströme in Echtzeit möglich wird. Neuartige Methoden der Risikoanalyse erlauben so eine direkte Rückmeldung zu Belastungen und Fehlstellungen. Spielerische Anwendungen und eine Trainings-App motivieren dazu, einseitigen Belastungen entgegenzuwirken und geben personalisierte und medizinische Hilfestellungen für ein Training zuhause.“
Weiterentwicklung der Anwendungen aus Vorgängerprojekt „EASY-IMP“
Einige der Partner haben bereits im vom DFKI geleiteten EU-Projekt „EASY-IMP“ erfolgreich an der Entwicklung eines BSN gearbeitet. Dort wurden zur Analyse von Körperbewegungen kleine Beschleunigungssensoren (IMU) eingesetzt, die in der Kleidung oder auf der Haut befestigt waren. Diese leichte und modulare Bauweise des Systems wird in BIONIC weiterentwickelt, um eine einfachere Integration zu realisieren.
Biomechanische Modelle und „Deep Learning“ zur ergonomischen Risikobewertung
Durch den Einsatz biomechanischer Modelle für altersbedingte und chronische Beeinträchtigungen werden Algorithmen zur ergonomischen Risikobewertung der physischen Belastungen entworfen. Zu den Eingangsparametern gehören Körperhaltung, Kräfte und Momente sowie physiologische Parameter wie Herzfrequenz oder Körpertemperatur.
Verfahren, die auf objektiven sowie subjektiven Daten basieren, werden als Grundlage herangezogen und durch personalisierte Algorithmen ergänzt, für die Methoden des Deep Learning eingesetzt werden. Die erzeugten Daten werden entsprechend der EU-Datenschutzrichtlinie gespeichert.
Projektpartner:
• Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH DFKI (Projektkoordination)
• Technische Universität Kaiserslautern – wearHEALTH Group
• Instituto de Biomechanica de Valencia, Spanien
• Roessingh Research and Development, University of Twente, Niederlande
• University of Piraeus – Systems Security Lab, Griechenland
• Interactive Wear GmbH, München
• Hypercliq IKE, Griechenland
• ACCIONA Construcción S.A. – Spanien
• Rolls-Royce Power Systems AG – Friedrichshafen
• Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA), Dortmund
• Fundación Laboral de la Construcción – Spanien
Projektvolumen:
ca. 4 Mio. €
Projektlaufzeit:
01/2019 – 01/2022
Kontakt:
Prof. Dr. Didier Stricker
Leiter Forschungsbereich Erweiterte Realität
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
Trippstadter Straße 122
67663 Kaiserslautern
E-Mail: Didier.Stricker@dfki.de
Tel.: +49 631 20575-3500
Pressekontakt:
Christian Heyer
Leiter Unternehmenskommunikation DFKI Kaiserslautern
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
Trippstadter Straße 122
67663 Kaiserslautern
E-Mail: Christian.Heyer@dfki.de
Tel.: +49 631 20575 1710