Big Data und künstlicher Intelligenz
Big Data und künstliche Intelligenz sind die Technologien der Zukunft. (c) Pixabay

Was gibt es Neues im Projekt FIT4BA?

Joachim Schauer,

FIT4BA ist ein vom Bundesministerium für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort gefördertes Projekt zum Aufbau eines Forschungszentrum, dass sich mit Big Data und künstlicher Intelligenz beschäftigt.

Im Zuge dieses großen Projekts können wir an der FH JOANNEUM und im speziellen am Institut für Internet-Technologien & -Anwendungen gemeinsam mit interessanten Unternehmen Pilotprojekte durchführen und somit an spannenden Themen forschen und gleichzeitig den Transfer von Technologien der künstlichen Intelligenz von der akademischen Welt hin zu realen Anwendungen mitgestalten.

Pilotprojekt Landwirt.com

Eines dieser Pilotprojekte führen wir in Kooperation mit Landwirt.com durch. Landwirt.com zählt mit über zwei Millionen Unique Clients zu den führenden Internetportalen Österreichs. Auf dieser Platform bieten 1.600 Händlerinnen und Händler aus ganz Europa über 70.000 Landmaschinen und Traktoren an.

Ein Ziel unseres Projekts ist, das Erstellen von Anzeigen durch die Kundinnen und Kunden von Landwirt.com zu vereinfachen. Zu diesem Zweck soll ein künstliches neuronales Netz beim Erstellen eines Inserats die hochgeladenen Bilder möglichst genau nach Maschinentyp, Marke und eventuell sogar Modell klassifizieren. Mithilfe dieser Klassifizierung können den Kundinnen und Kunden dann wesentliche Teile des Inserats automatisiert bereitgestellt werden. Wir setzen dieses Ziel mittels Convolutional Neural Networks (CNN) und Transfer Learning um.
CNNs sind eine spezielle Art von neuronalen Netzen, die gerade in der Bilderkennung zu sensationellen Ergebnissen geführt haben. Ein wichtiges Merkmal dieser Netze ist die Erkennung von Strukturen in benachbarten Pixeln. Transfer Learning ermöglicht uns ein vor-trainiertes Netz als Ausgangsbasis zu verwenden, welches nur mehr auf die Bilddatenbank von Landwirt.com angepasst werden muss. Dadurch können schon für Traktormodelle, für die nur wenige Bilder vorhanden sind, sehr gute Erkennungsraten erzielt werden.

Funktion eines Convolutional Neural Networks
Foto: Wikipedia / Aphex34
Funktion eines Convolutional Neural Networks

Zusätzliche Ziele im Projekt FIT4BA

Ein weiteres Ziel unseres Projekts ist es durch die Bilderkennung Inserate zu entdecken, die fälschlicherweise in unpassenden Kategorien aufgegeben wurden. Dies kann einerseits dazu dienen, den Nutzerinnen und Nutzern unterstützend zur Seite zu stehen, andererseits kann dadurch auch möglicher Betrug vereitelt werden – sind doch manchmal Maschinen, deren Verkauf kostenpflichtig wäre, in kostenlosen Inseratkategorien zu finden.

Ebenso können mittels künstlicher Intelligenz Kontaktversuche von potentiellen Betrügerinnern und Betrügern zu Kundinnen und Kunden von Landwirt.com entdeckt werden. Durch solche Kontaktversuche können Betrügerinnen und Betrüger mit potentiell Geschädigten an der Plattform von Landwirt.com vorbeikommunizieren und somit die auf der Plattform vorhandenen Sicherheitsmechanismen umgehen. Dadurch soll verhindert werden, dass Interessentinnen und Interessenten viel Geld für Maschinen zahlen, die sie dann nie (oder in schlechter Qualität) erhalten.

Bilderkennung für Traktoren
Foto: Pexels
Bilderkennung für Traktoren
Tipp:

Nähere Infos zum Projekt FIT4BA und die weiteren Pilotprojekte finden Sie auf unserer Webseite.

Hinweis:

Die nächste Bewerbungsfrist endet am 23. März 2021.

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