Willkommen im CIC.Lab

Das CIC.Lab ist Teil eines weit gespannten Labornetzwerks, das sich rund um das Thema Soft Computing und Computational Intelligence spannt. Das Labor wird für Forschungszwecke und im Rahmen der Veranstaltungen „Neuronale Fuzzy-Systeme“ und Regelungstechnik verwendet. Ein Schwerpunkt liegt bei der Simulation und Entwicklung von Neuronaler Netzwerke. Diese werden im Rahmen von Diplomarbeiten und Ausarbeitungen erzeugt, dimensioniert und trainiert. So z.B. für Projekte mit der Industrie oder im Rahmen hausinterner Projekte wie dem Spam-Filter. Darüber hinaus entwickelt die Fachhochschule jetzt einen eigenen Simulator "eKNN-DE" für Künstlich Neuronale Netze, der voraussichtlich auf Linux und auf Windows zur Verfügung stehen wird. Der Schwerpunkt bei dem Simulator liegt auf Visualisierung und intuitive Bedienung bei größtmöglicher Flexibilität und Einsatzfähigkeit der Software. So hoffen wir, dass bald eine moderne Open-Source Entwicklungsumgebung für KNN zur Verfügung steht, die sich exzellent als Prototypenfundament für neuronale Anwendungen eignet.

Neben der Arbeit und der Erforschung der praktischen Anwendungsgebiete für KNN wird auch die Anwendung von Fuzzy-Regelsystemen gelehrt und erforscht. Das geschieht in entsprechenden Praktika, in denen die Studenten mit dem Simulationsprogramm BORIS arbeiten. BORIS, ein Werkzeug zur Steuerungssimulation für konventionelle Regelstrecken, ist um ein Fuzzy-Modul erweitert worden, so dass es den Studenten möglich ist Regelkreise konventionell und in Fuzzy-Technik aufzubauen. Auf diese Weise werden die Vorteile deutlich und die Probleme und Grenzen erkannt und schnellstmöglich systematisch umgangen wann immer möglich. Unsere Erfahrungen haben wir in den prämierten universellen Fuzzy-Regler einfließen lassen.

Das CIC.Lab arbeitet aber auch an der Integration der Soft Computing Werkzeuge. So z.B. wurde hier der universelle evolutionäre Neuro-Regler entwickelt, der eine Regelstrecke selbstständig „erlernt“ und eine optimale Steuerungsstrategie entwickelt. Dieser Regler ist Teil eines PC-gestützten Gesamtsystems, in denen evolutionäre Algorithmen Hand in Hand mit Künstlich Neuronalen Netzen zusammenarbeiten.

Bildverarbeitung wird jedes Jahr ein immer wichtigeres Thema für die Industrie. Kameras wurden zu kostengünstigen Sensoren und kostengünstige Computersysteme sind sehr leistungsfähig. Die Frage, wie man mit Hilfe der Methoden der Bildverarbeitung schnell und fehlertolerant Produktionsanlagen steuern kann, versuchen wir mit den Mitteln des Soft Computing zu beantworten. Die Erfahrungen aus dem Forschungsverbund und unserem Labor wollen wir demnächst in einem Master Studiengang CV&CI (Computer Vision and Computational Intelligence) an die Informatiker und Ingenieure der neuen Generationen gerne weitergeben.