Meine Woche als Projektmitarbeiter 2
Das Kernthema war immer dasselbe, Big Data und Artificial Intelligence, aber die einzelnen Projekte könnten unterschiedlicher nicht sein. (c) Canva

Meine Woche als Projektmitarbeiter

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An der FH JOANNEUM sind Forschung und Lehre eng miteinander verknüpft. Mit Hilfe vieler hauseigenen Forschungszentren wird einerseits Kompetenz aufgebaut und andererseits dieses erworbene Wissen wiederum an die Studierenden der Hochschule weitergegeben.

Eines dieser Forschungszentren ist das Big Data and Artificial Intelligence Research Centre. Das von der FFG geförderte Forschungsprojekt Fit4BA (Fit for Big Data and Artificial Intelligence) hat es sich zur Aufgabe gesetzt vor allem Klein- und Mittelunternehmen (KMU) in eben den Bereichen Big Data und Artificial Intelligence (AI) in verschiedensten Projekten zu unterstützen und das damit generierte Know-how unmittelbar in die Lehre an der FH JOANNEUM einfließen zu lassen.

Arbeiten am Campus in Kapfenberg

Seit einiger Zeit bin ich nun wissenschaftlicher Mitarbeiter an der FH JOANNEUM am Standort Kapfenberg und Teil des Teams von Fit4BA. Von Anfang an durfte ich bei einem wunderbaren Arbeitsklima mit verschiedenen Kolleginnen und Kollegen standortübergreifend an der FH JOANNEUM beziehungsweise unterschiedlichsten Partnerinnen und Partnern der Wirtschaft an Projekten mitarbeiten. Das Kernthema war immer dasselbe, Big Data und Artificial Intelligence, aber die einzelnen Projekte könnten unterschiedlicher nicht sein.

Als Teil eines kleinen Teams durfte ich verschiedenste Aufgaben übernehmen: Von der Projektplanung über Diskussionen direkt mit den Auftraggeberinnen und Auftraggebern, die Auswahl der passenden Methoden, die Implementierung diverser Prototypen bis hin zur Integration bei der Endkundin und dem Endkunden war alles dabei. Somit war ich zumeist in jeder Projektphase involviert. Wir hatten dadurch auch immer das gemeinsame Ziel im Auge und durch die Abwechslung und Einbindung wurde es bisher nie langweilig.

Hier ein kleiner Auszug

ÖBB: Radsatzanalyse: Statistische Methoden

Ziel war es, die Abnützung der Radsätze von Railjet-Garnituren für die ÖBB zu modellieren. Um die vorhandenen Daten aus diversen Servicestellen besser zu verstehen, wurden in der ersten Phase unzählige verschiedene Plots erstellt. Auch der Besuch einer Servicestelle lieferte einen enormen Einblick in die, für uns damals noch fremde, Materie. In der zweiten Phase wurde schlussendlich mit Hilfe von statistischen Methoden das Modell erstellt.

ÖBB: Radsatzanalyse: Statistische Methoden
Foto: (c) FIT4BA
ÖBB: Radsatzanalyse: Statistische Methoden

Dimetor: Mobilfunk Empfangsqualität für autonome Drohnen: Auswertung/Visualisierung der Qualität

Um Drohnen in Zukunft autonom fliegen zu lassen, benötigen diese zu jeder Zeit eine Menge an Informationen. In diesem Projekt von Dimetor wurde untersucht, ob die Empfangsqualität des herkömmlichen Mobilfunks ausreicht, um einen ständigen Datenaustausch gewährleisten zu können. Bereits im Vorfeld wurden viele Testflüge unternommen und dabei die aktuelle Empfangsqualität erfasst. Unsere Aufgabe war nun die Auswertung beziehungsweise Visualisierung der Daten um einen schönen Überblick über die Funkqualität zu haben. Im Rahmen dieses Projektes wurde auch ein wissenschaftliches Paper veröffentlicht: Paper von Klaus Kainrath: „Evaluation of Data Sets for Mobile Radio Signal Coverage Up to 150 Meters Above Ground“, 2020 International Conference on Broadband Communications for Next Generation Networks and Multimedia Applications (CoBCom).

3D Plot: Mobilfunk Empfangsqualität für autonome Drohnen: Auswertung/Visualisierung der Qualität
Foto: (c) FIT4BA
3D Plot: Mobilfunk Empfangsqualität für autonome Drohnen: Auswertung/Visualisierung der Qualität

Landwirt.com: Bilderkennung: Deep Learning

Mit Hilfe von neuronalen Netzen, insbesondere Deep Learning, führten wir Varianten von Bilderkennungen durch. Zum einen generierten wir Modelle für Landwirt.com, die zum Beispiel die Marke und die Modellbezeichung von Traktoren vorhersagen kann. Zum anderen können wir verschiedenste Texte und Schriften auf Bildern erkennen und diese unkenntlich machen. Das dient der Prävention von unerlaubter Werbung in den Bildern der Inserate. Für dieses Projekt arbeiteten wir sehr eng mit unserem Wissenschaftlicher Partner Know Center GmbH zusammen.

Homeoffice & Co. als Projektmitarbeiter

Mitte März 2020, also vor rund einem Jahr, hat sich die Arbeitssituation, so wie für die meisten Österreicherinnen und Österreicher, schlagartig geändert. Meetings wurden nur mehr online abgehalten, gearbeitet wurde im Homeoffice, manche Projektpartnerinnen und Projektpartner hat man somit leider noch nie persönlich treffen können.

Natürlich war es eine Umstellung, die nicht immer leicht war. Vor allem der fehlende persönliche Kontakt zu Kolleginnen und Kollegen sowie Projektpartnerinnen und Projektpartnern ist schmerzhaft. Es sollte einem aber bewusst sein, dass gerade Personen im IT-Sektor oft das große Glück haben, viel ihrer Arbeit ortsunabhängig erledigen zu können. Daher war es uns recht leicht möglich, all die Projekte ohne größere Komplikationen wie geplant weiterzuführen.

Nichtsdestotrotz freue ich mich natürlich schon wieder auf Face-to-Face-Treffen mit Kolleginnen und Kollegen sowie Projektpartnerinnen und Projektpartnern.

Hinweis:

Mehr über die zweite Projektphase von FIT4BA erfahren Sie im Blogbeitrag von Wilhelm Zugaj.

Tipp:

Die nächste Bewerbungsfrist für unsere Informatikstudiengänge endet am 21. März 2022.

Auf der Institutsseite Internet-Technologien & -Anwendungen erfahren Sie mehr über unser gesamtes Studienangebot.