Fraunhofer-GesellschaftVon der Straße bis zum Internet: Infrastruktur schneller planen dank Machine Learning
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Joseph-von-Fraunhofer-Preisträger 2019:
Prof. Dr. Alexander Reiterer, Fraunhofer IPM
Dominik Störk, Fraunhofer IPM
Dr. Katharina Wäschle, Fraunhofer IPM
Ein flächendeckendes Netz aus Glasfaserkabeln ist die Grundlage für schnelles Internet, autonomes Fahren oder Paketzustellung per Drohne. Doch wo verlegt man die Kabel am besten? Um die nötigen Trassen zu planen, ist eine möglichst vollständige 3D-Darstellung der Infrastruktur notwendig. Bisher ließen sich solche Planungsgrundlagen weder ausreichend detailliert noch mit der erforderlichen Informationsdichte effizient erstellen.
Prof. Dr. Alexander Reiterer, Dominik Störk und Dr. Katharina Wäschle vom Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM in Freiburg haben diese Herausforderung gelöst: Mit einer neuartigen Prozesskette basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI). Diese wertet zwei- und dreidimensionale Daten vollautomatisiert aus, erkennt anwendungsspezifische Objekte und bindet diese Informationen in digitale Planungskarten ein.
Das Tool lässt sich überall einsetzen, wo Objekte und Oberflächen zentimetergenau erfasst und identifiziert werden müssen. Als erstes Unternehmen setzt die Deutsche Telekom auf die neue Technologie: Auf diese Weise kann sie die Glasfasertrassen in Deutschland bis zu 70-mal schneller und zudem vollautomatisiert planen. Mehr als 1800 Tiefbauunternehmen in Deutschland werden die Daten, geschaffen durch die Fraunhofer-Prozesskette, zukünftig für den Ausbau des Glasfasernetzes nutzen.