Neue Potentiale für die Sensorfusion

»Die Marktrelevanz ist jetzt schon maximal«

27. September 2022, 16:12 Uhr | Nicole Wörner

Fortsetzung des Artikels von Teil 1

Ließe sich ähnliches nicht mit Sensorsimulation erreichen?

Wenn mit Sensorsimulation das mathematische Optimieren der Algorithmen und der Parameter gemeint ist, dann sehe ich dies als Bestandteil von Virtuellen Sensoren. Nicht jedoch eine reine Sensorsimulation ohne den Beitrag von physikalischen Größen, die zwangsläufig von Sensoren kommen müssen. Ein Sensor muss schließlich etwas messen, auch wenn er virtuell ist. Ansonsten wäre es eher eine Art der Beschreibung einer Situation.

Allgegenwärtiges Stichwort Künstliche Intelligenz. Spielt KI hier eine Rolle beziehungsweise wird sie in Zukunft eine Rolle spielen?

Wenn sich Intelligenz nicht auf die deutsche Bedeutung des Wortes bezieht, dann ja. Denn eine echte Intelligenz kann ich noch nicht entdecken, was vielleicht auch gut so ist. Aber KI bietet einen fast unendlich großen Werkzeugkasten an Methoden, um aus sehr großen Datensätzen Erkenntnisse zu ermitteln und Optimierungen abzuleiten, die auf konventionelle Weise nicht erreichbar wären. Somit ein eindeutiges ja, es ist eine geniale Ausweitung der mathematischen Methoden. Jedoch basieren diese Erkenntnisse häufig auf Korrelationen, was auch das Risiko von Scheinkorrelationen beinhaltet.

Für welche Endanwendungen beziehungsweise Märkte würde sich das Prinzip der virtuellen Sensoren besonders eignen?

Wie schon gesagt sind die systematische Verknüpfung von Sensorsignalen Stand der Technik und universell einsetzbar. Aktuell sehe ich sehr gute Chancen für komplexe Systeme, die schon einen zentralen Zugriff auf alle verfügbaren Größen haben. Dies ist zum Beispiel bei Fertigungsanlagen der Fall, die über eine zentrale Steuerung verfügen. Auch die neue vernetzte Systemarchitektur bei Elektrofahrzeugen ist hierfür geeignet. Sehr schön kann man die Entwicklung an Smartphones sehen: Das Smartphone beinhaltet zwei Handvoll Sensoren, die mit Daten aus dem Netz und einer einfachen App eine vorher nicht verfügbare Funktion darstellen können. Ich habe beispielsweise Apps auf meinem Smartphone, mit denen ich Sterne am Himmel finden kann, von einem Geräusch ein Schallspektrum darstellen lassen kann und sogar mit der Kamera ein zweidimensionales Fourier-transformiertes Bild erstellen kann. Das klappt besonders gut, wenn gelegentlich auftretende Fehler, Aussetzer oder Ungenauigkeiten eine untergeordnete Rolle spielen. In industriellen Anwendungen sind die Anforderungen jedoch viel höher und die Umsetzung ist nicht so einfach.

Ist das Prinzip der virtuellen Sensoren nachträglich in jedes System integrierbar oder muss man das von Vorneherein ins Konzept einarbeiten?

Wenn die nötigen Systemdaten verfügbar sind und genügend Rechenkapazität vorhanden ist, sind die Voraussetzungen für eine nachträgliche Integration sehr gut. Dabei können auch kleine und einfache Verknüpfungen in Teilsystemen einen großen Effekt und Nutzen haben.

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  3. Wie gelingt der Umstieg?

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