Glossar

Beschreibung Augmented Reality

Unter dem Begriff Augmented Reality (dt. erweiterte Realität) versteht man eine Technik, welche die Wahrnehmung mit zusätzlichen Informationen erweitert. Grundsätzlich ist dieser Begriff auf alle Sinneswahrnehmungen des Menschen anwendbar, wird jedoch fast ausschliesslich für die visuelle Erweiterung genutzt. Zumeist werden diese zusätzlichen Informationen, bei denen es sich um Text, Bilder, aber auch 3D-Modelle handeln kann, mithilfe einer Scheibe in das Blickfeld des Betrachters gebracht. Ebenso besteht die Möglichkeit die Realität über ein Display darzustellen und auf diesem die zusätzlichen Informationen einzublenden. Eine bis anhin wenig genutzte Technik kann Bilder direkt auf die Netzhaut projizieren, sodass keine Scheiben oder Bildschirme nötig sind. Als Displays kommen zumeist spezielle Brillen oder Smartphones/Tablets zum Einsatz.

Augmented Reality, zum Teil aber auch Virtual Reality, lassen sich unter dem Begriff Mixed Reality zusammenfassen. Dieser umfasst den gesamten Bereich zwischen der Realität und der Virtualität, exklusive der reinen Realität und der reinen Virtualität.

Allgemeine Anwendungsszenarien Augmented Reality

• AR wurde schon relativ früh im Bereich der Militärfliegerei eingesetzt.
• Einfachere Anwendungen finden sich im Automobilbau, wo Informationen auf die Windschutzscheibe projiziert werden (sog. Head-up Displays) oder Bilder von Rückfahrkameras, welche zusätzlich die Fahrlinie und Distanzen anzeigen.
• Auch bei der Wartung von Flugzeugen und Aufzugsystemen kommt AR zum Einsatz.
• Dank Smartphones/Tablets und Google Glass/MS Hololens können AR-Anwendungen nun auch für den breiten Konsumentenmarkt entwickelt werden, wie z.Bsp. die AR-App von Interio oder Ikea, mit der sich Möbel und Einrichtungsgegenstände visuell in der Wohnung platzieren lassen.

Beschreibung Virtual Reality

Die Virtuelle Realität beschreibt eine Technik, bei der eine virtuelle Umgebung (VE-Virtual Environment) erzeugt und den Sinneswahrnehmungen des Menschen, zumeist optisch, als echt dargestellt wird. Diese virtuellen Umgebungen sind 3D-Modelle, welche dem Betrachter mithilfe eines Stereobildes ein räumliches Bild vermitteln. In der einfachsten Version wird ein 360° Bild mit dem Smartphone durch zwei Linsen betrachtet. Mit Hilfe von Gyroskopen und Beschleunigungssensoren im Smartphone wird die Blickrichtung erfasst und der entsprechende Bildausschnitt gezeigt. Bei besseren Systemen wird nicht nur die Blickrichtung, sondern ebenso die Lage der VR-Brille im Raum erfasst. Dies kann durch im Raum angebrachte, in den neusten Entwicklungen auch durch in der Brille befindliche Sensoren erfolgen. Somit können Körperbewegungen in der realen Welt in die virtuelle Welt übertragen werden. Die neusten Systeme beziehen auch andere Sinneswahrnehmungen mit ein, wie z.B. den Tastsinn. Dabei sollen Exo-Skelette ein haptisches Feedback geben und dem Nutzer ein «Berühren» von der in der VE vermittelten Umwelt möglich machen.

Allgemeine Anwendungsszenarien Virtual Reality

VR wird heute bereits für sehr unterschiedliche Zwecke verwendet. Führend sind einmal mehr das Militär und die Spieleindustrie. Vermehrt finden sich Anwendungen im Trainings- und Schulungsbereich, im Produktedesign, im Gesundheitswesen und Tourismus.

Anwendungsszenarien AR/VR in der Wald- und Holzbranche

Bei beiden Technologien ist ein breiter Einsatz vorstellbar. Den Kunden können ganz neue Produkt-Erlebniswelten geboten werden. Statt 2D-Plänen und eingeschränkten 3D-Visualisierungen können sie realitätsnahe Darstellungen erleben und diese in Echtzeit verändern (Material, Farbe, Form).

• Berater könnten über das Internet in den virtuellen Räumen anwesend sein und zusammen mit Kunden auf der anderen Seite der Welt Projekte planen und besprechen.
• Über das Smartphone lassen sich neue Möbel im Arrangement zuhause austesten und direkt bestellen.
• Zur Begehung neuer Immobilien oder Yachten müsste man keinen Fuss mehr vor die Türe setzen, sondern könnte dies vom Büro aus erledigen.
• Im Produktedesign liessen sich Produkte/Modelle ohne grossen Aufwand entwickeln. Prototypen und Mockups lassen sich digital entwickeln, sodass Dimensionen und Farbgebung in der virtuellen Umgebung sehr viel schneller getestet werden können.
• Nutzer können mittels Smartphone 3D-Modelle von geplanten Bauwerken bereits vor deren Fertigstellung in die Baulücke einblenden.

Herausforderungen

• Beide Technologien stehen erst am Anfang ihrer Entwicklung, die allerdings rasant verläuft. Während vor einem Jahr VR-Brillen noch an einen leistungsstarken Computer angeschlossen und zusätzliche Sensoren im Raum aufgestellt werden mussten, sind diese inzwischen als «Stand-Alone» Geräte mit allen nötigen Sensoren erhältlich. Diese rasante Entwicklung birgt das Risiko, zur Fertigstellung eigener Entwicklungen bereits veraltete Anwendungen/Systeme zu nutzen.
• Unternehmen müssen sich bereit erklären 3D-Modelle und auch andere Daten ihrer Produkte auf Plattformen frei zur Verfügung zu stellen.
• Die Akzeptanz der Kunden/Nutzer der Systeme. Weil VR und AR immer wieder mit Computerspielen assoziiert werden, ist es oft schwierig, aus der Ecke der Spielereien hin zu einem nützlichen Tool zu kommen.
• Der Entwicklungsaufwand, der viel Know-How braucht, ist nicht zu vernachlässigen. Es gibt inzwischen Firmen, die sich auf das Programmieren von VR/AR-Anwendungen spezialisiert haben. Auch hier ist der nötige Zeit- und somit Investitionsrahmen nicht zu unterschätzen.

Verwandte Themen

• Simulation
• Virtual Design
• BIM

Beschreibung

Künstliche Intelligenz KI (engl. Artificial Intelligence AI) ist ein Teilgebiet der Informatik, welches sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und maschinellem Lernen (künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung) befasst. Künstliche Intelligenz …

• lernt aus Beispielen, erkennt Muster und sammelt Erfahrung.
• verwendet diese Daten für die eigene Weiterentwicklung und für Lösungen.
• analysiert und löst komplexe Probleme aufgrund riesiger Datenmengen.
• erarbeitet neue Perspektiven, Prognosen und weitergehende Lösungen.
• hat die Fähigkeit zu lernen und mit unsicheren probabilistischen Informationen umzugehen.

Sie gilt sie als wegweisende Antriebskraft der digitalen Revolution. Gleichzeitig ist der Begriff KI jedoch nicht klar abgrenzbar, weil bereits Intelligenz nicht klar definiert ist. Es gibt somit eine Vielzahl verschiedener Definitionen, Teilgebiete, Methoden.

Schwache versus starke KI

• Schwache KI: Nachgeahmte Intelligenz, bei der Algorithmen intelligentes Verhalten simulieren
• Starke KI: Philosophische Fragestellungen, basiert teilweise auf neurologischen Forschungsergebnissen der 60er Jahre

Neuronale versus symbolische KI

• Neuronale KI möchte das menschliche Gehirn möglichst präzise nachbilden.
• Symbolische KI orientiert sich an den kognitiven (auf das Wissen, Verstehen, Denken bezogenen) Prozessen des Menschen.

Teilbereiche

• Wissensbasierte Systeme
• Musteranalyse und Mustererkennung
• Mustervorhersage
• Robotik
• Modellierung anhand Entropiekraft
• Künstliches Leben

Allgemeine Anwendungsszenarien

Künstliche Intelligenz wird heute bereits in sehr vielen Bereichen eingesetzt. Einige Beispiele:

• Gesichtserkennung (Handy entsperren, soziale Medien)
• Inhalterkennung von Videos (Youtube)
• Mustererkennung bei Kreditkartenbuchungen und e-Banking
• Erkennung von Objekten für selbstfahrende Autos und Bildklassifizierung
• Suchvorschläge und Werbung in Suchmaschinen
• Voraussagen von Entwicklungen auf dem Finanzmarkt
• Data Mining (Extraktion sinnvoller Information aus grossen, unstrukturierten Datensätzen)
• Chatbot (telefonische Kundenberatung)
• Spracherkennung (Siri)
• Übersetzung (Deepl)

Anwendungsszenarien in der Wald- und Holzbranche

Die oben genannten allgemeinen Anwendungsszenarien können natürlich auch in der Wald- und Holzbranche zum Einsatz kommen. Darüber hinaus gibt es auch fachspezifischere Anwendungsszenarien wie:

• Erkennung von Baumarten zur Bestandesaufnahme im Forst
• Maschinenmonitoring
• Bildanalyse unterstützte Klassierung von Rund- und Schnittholz
• Optimierung von Produktionsprozessen
• Gestaltungs- und Konstruktionsvarianten
• Vorhersage von Materialbedarf

Herausforderungen

Im Bereich der schwachen KI wurden in den letzten Jahren speziell im Bereich der Erkennung von Bildinhalten eindrucksvolle Ergebnisse erzielt. Allerdings haben beispielsweise die kürzlich von Youtube implementierten, auf Deep Learning (künstlichen neuronalen Netzwerken) basierenden, Algorithmen zur Videobeurteilung mit hohen Fehlklassifizierungsraten die derzeitigen Grenzen der Technologie aufgezeigt. Zusätzlich rät die Beurteilung des Gartner Report 2016 von Machine Learning als Technologie auf dem Höhepunkt überschätzter Erwartungen zur Vorsicht bei der Beurteilung weiterer Entwicklungen. Dennoch gehen Experten davon aus, dass in nicht allzu ferner Zukunft Künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz übertrifft. Man spricht diesbezüglich von technologischer Singularität. Ab diesem Zeitpunkt wird die weitere Entwicklung hauptsächlich von der KI vorangetrieben und nicht mehr vom Menschen.

Die grössten Herausforderungen in Zusammenhang mit der Künstlichen Intelligenz dürften jedoch nicht technischer Natur sein, sondern die sozialen Auswirkungen. Das bedingungslose Grundeinkommen wird diesbezüglich oft thematisiert.

Beschreibung

Die Additive Fertigung (engl. Additive Manufacturing) bezeichnet das Verfahren, Werkstücke durch schichtweises Auftragen von Material herzustellen. Sie wird deshalb auch 3D-Druck bezeichnet. Im Gegensatz zu umformenden oder subtraktiven Verfahren (Fräsen, Bohren, Drehen, Spritzgiessen, etc.) benötigt die additive Fertigung keine zusätzlichen Werkzeuge oder Formen und keine zusätzlichen Bearbeitungsschritte. Auch sind komplexe Geometrien möglich, die mit anderen Verfahren schwer oder gar nicht herstellbar sind. Weiter ermöglicht das 3D-Drucken auch eine dezentrale Fertigung (Cloud Producing). Übelicherweise werden dreidimensionale CAD-Daten im STL-Format verwendet.

Es gibt eine ganze Reihe additiver Fertigungsverfahren. Ein paar etablierte Beispiele:

• Stereolithografie (SL): Ein lichtaushärtender Kunststoff (Acryl-, Epoxid- oder Vinylesterharz) wird in einem Bad von einem Laser in dünnen Schichten ausgehärtet.
• Selektives Lasersintern (SLS): Pulverförmiger Werkstoff (Kunststoff, kunststoffbeschichteter Formsand, Metall- oder Keramikpulver) wird in dünnen Schichten vollflächig aufgetragen. Ein Laserstrahl sintert schichtweise das Pulver entlang programmierten Schichtkonturen. Stützstrukturen sind im Gegensatz zu vielen anderen Verfahren keine notwendig.
• Selektives Laserstrahlschmelzen (SLM): Das Verfahren ist ähnlich dem selektiven Lasersintern. Der Prozess findet unter einer Schutzgasatmosphäre statt.
• Elektronenstrahlschmelzen (EBM Electron Beam Melting): Das Verfahren ist ähnlich dem selektiven Lasersintern und Laserstrahlschmelzen. Metallpulver erstarrt nach dem schichtweisen Schmelzen mit annähernd 100 prozentiger Dichte.
• Schmelzschichtung (FFF Fused Filament Fabrication oder FDM Fused Deposition Modeling): Schmelzfähiger Kunststoff oder andere schmelzfähige Werkstoffe werden geschmolzen und durch Extrudieren mittels einer Düse schichtweise aufgetragen. Die Aushärtung erfolgt durch die anschliessende Abkühlung.
• Multi-Jet-Modeling (MJM): Ähnlich eines Tintenstrahldruckers werden UV-empfindliche Photopolymere in kleinen Tröpfchen schichtweise aufgetragen. Aufgrund der geringen Tröpfchengrösse können auch feine Details bis zu einer Auflösung von 450 dpi erreicht werden.
• Binder Jetting: Pulverförmiges Ausgangsmaterial wird an ausgewählten Stellen mit einem Binder verklebt.
• Digital Light Processing (DLP): Funktioniert nach dem gleichen Prinzip wie bei der Stereolithografie. Als Lichtquelle dienen jedoch mikroskopisch kleine, einzeln bewegliche Spiegel, welche analog eines Beamers Bilder projizieren.

Es werden auch kombinierte Verfahren eingesetzt, beispielsweise für Mikrobauteile oder elektronische Bauteile.

Allgemeine Anwendungsszenarien

Ursprünglich kam die Additive Fertigung aufgrund ihrer Vorteile vorwiegend für den Bau von Prototypen zum Einsatz (Rapid Prototyping). Dank technologischen Fortschritten, kürzeren Prozesszeiten und einem breiteren Angebot druckbarer Werkstoffe erweitert sich das Einsatzgebiet. Sie zeigt dort ihre Stärken, wo die konventionelle Fertigung an Grenzen stösst und setzt dort an, wo Konstruktion, Design und Fertigung neu durchdacht werden müssen. Sie ermöglicht einen „designdriven manufacturing process“, bei dem die Konstruktion die Fertigung bestimmt – und nicht umgekehrt. Darüber hinaus gestattet die Additive Fertigung höchst komplexe Strukturen, die gleichzeitig extrem leicht und stabil sein können. Sie gewährt ein hohes Mass an Designfreiheit, Funktionsoptimierung und -integration, das Herstellen kleiner Losgrössen zu angemessenen Stückkosten und eine starke Individualisierung von Produkten sogar in der Serienfertigung.

Anwendungsszenarien in der Wald- und Holzbranche

• 3D-Druck eignet sich auch in den Bereichen Architektur, Design, Möbel etc. für die Herstellung von Modellen und Prototypen.
• Für Nachbildungen von Beschlägen für denkmalgeschützte Bauten oder Einzelanfertigungen und Kleinserien von Spezialteilen wird der 3D-Druck ebenfalls eingesetzt.
• Der traditionelle Hausbau ist an sich schon eine Art additive Fertigung, indem Stein auf Stein aufgebaut wird, allerdings manuell. In einigen Forschungsprojekten geht man jedoch weiter in Richtung 3D-Drucker. Ganze Häuser werden aus modifiziertem Beton oder anderen druckbaren Werkstoffen gedruckt. Dazu werden Roboter mit entsprechenden Aggregaten ausgestattet.
• Bekannt ist auch ein Beispiel aus Holland, bei dem Roboter selbständig eine Fussgängerbrücke drucken, ohne dass ein Gerüst oder eine Schalung notwendig ist.
• Auch das Drucken von Holz oder anderen Werkstoffen wie Wärmedämmungen ist denkbar, sowohl auf der Baustelle, wie auch in der Vorfertigung.
• In Holzbaubetrieben und Schreinereien wird eine enorme Vielfalt an Befestigungs- und Beschlägeteilen verwendet, einige davon sehr häufig (A-Teile), die meisten jedoch sporadisch und auftragsbezogen (C-Teile). Anstatt C-Teile zu lagern oder kommissionsweise zu beschaffen, könnten diese auch gedruckt werden.
• Etwas visionärer ist die Vorstellung, dass bei der Bearbeitung von Werkstücken auf einer CNC-Maschine auch gleich die Beschlägeteile mit aufgedruckt werden.

Herausforderungen

• Die Prozesszeiten sind insbesondere für die Serienproduktion lang.
• Die Materialwahl ist noch eingeschränkt.
• Die technischen Eigenschaften der gedruckten Bauteile entsprechen teilweise nicht den Anforderungen.
• Anlagen sind teilweise teuer. Dazu verlangen verschiedene Bauteile unterschiedliche Fertigungsverfahren, also auch unterschiedliche Anlagen.

Beschreibung

Autonomes Fahren bedeutet das selbständige, zielgerichtete Fahren eines Fahrzeugs im realen Verkehr, ohne Eingriff eines menschlichen Fahrers, also Lenk-, Blink-, Beschleunigungs- und Bremsmanöver längs- und quer der Fahrspur ohne menschliches Eingreifen durchführen. In Vorstufen des autonomen Fahrens unterstützt die Technik die menschliche Wahrnehmung und Aktivität. Die Klassifizierung des autonomen Fahrens wird oft in 6 Stufen vorgenommen:

• Level 0: „Driver only“, der Fahrer fährt selbst.
• Level 1: Assistiertes Fahren. Bestimmte Assistenzsysteme helfen bei der Fahrzeugbedienung, zum Beispiel der Abstandsregeltempomat ACC.
• Level 2: Teilautomatisierung. Funktionen wie automatisches Einparken, Spurhalten, allgemeine Längsführung, Beschleunigen, Abbremsen werden von den Assistenzsystemen übernommen, zum Beispiel vom Stauassistenten.
• Level 3: Hochautomatisierung. Der Fahrer muss das System nicht dauernd überwachen und kann sich anderen Dingen zuwenden, wird aber bei Bedarf innerhalb einer Vorwarnzeit vom System aufgefordert die Führung zu übernehmen.
• Level 4: Vollautomatisierung. Die Führung des Fahrzeugs wird dauerhaft vom System übernommen. Werden die Fahraufgaben vom System nicht mehr bewältigt, kann der Fahrer aufgefordert werden, die Führung zu übernehmen.
• Level 5: Kein Fahrer erforderlich. Ausser dem Festlegen des Ziels und dem Starten des Systems ist kein menschliches Eingreifen erforderlich.

Allgemeine Anwendungsszenarien

• Das Auto fährt vollautomatisch. Der Fahrer kann sich anderen Tätigkeiten zuwenden wie beispielsweise Zeitung lesen, arbeiten, schlafen.
• Ein- und Aussteigen ist überall möglich. Das Auto sucht sich anschliessend selber einen Parkplatz und holt den Passagier auf Bestellung wieder ab.
• Autos werden nicht mehr gekauft, sondern bedarfsgerecht gemietet.
• Die einzigen menschlichen Eingriffe sind die Definition des Ziels und gegebenenfalls die Bestellung des Fahrzeugs.

Anwendungsszenarien in der Wald- und Holzbranche

• Materialbestellungen werden voll autonom geliefert. Der Besteller hat Zugriff auf das Lager des Lieferanten und steuert den Beschaffungsprozess selber.
• Der Bestellprozess kann beim Besteller auch vollautomatisiert sein, so dass bei einer Bestellung durch den Kunden automatisch die Beschaffung beim Lieferanten ausgelöst wird.
• Materialtransporte erfolgen fahrerlos (Rundholz vom Wald in die Sägerei, Möbel von der Werkstatt auf die Baustelle, …).
• Fahrerlose Fahrzeuge können in Echtzeit nachverfolgt und die Fahrten laufend optimiert werden.

Herausforderungen

Die Technik für ein vollautonomes Fahren ist da, allerdings nicht in der Form, in der man sie sicher einsetzen kann. Die Industrie strebt an, 2025 Level 5 Fahrzeuge auf dem Markt zu haben. Das wird von Fachleuten als ambitioniert, aber realistisch angesehen. Aktuell liegen die grossen Hürden im Sprung zu Level 4. Eine standardisierte Kommunikation der Autos untereinander und der Autos mit der Umwelt, sowie detaillierteres und ausfallsicheres Kartenmaterial gelten als die grössten technischen Herausforderungen. Ausserdem gibt es eine Fülle an rechtlichen und gesellschaftlichen Fragen zu klären.