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Ziel der vorliegenden Studie war es, verschiedene kommerzielle Anbieter für KI-gestützte FRS-Analysen hinsichtlich ihrer Genauigkeit mit einem menschlichen Goldstandard zu vergleichen.
Auf 50 FRS wurden durch zwölf erfahrene Untersucher 15 Landmarken identifiziert, auf deren Basis neun relevante Parameter vermessen wurden. Der Medianwert dieser zwölf Auswertungen wurde für jeden Parameter auf jedem FRS als Goldstandard definiert und als Referenz für die Vergleiche mit vier verschiedenen kommerziellen KI-Anbietern (DentaliQ.ortho, WebCeph, AudaxCeph, CephX) festgelegt. Die statistische Auswertung erfolgte mittels ANOVA mit Messwiederholung, paarweiser Vergleiche mittels Post-hoc-Test und Bland-Altman-Plots.
DentaliQ.ortho zeigte für alle neun untersuchten Parameter keinen statistisch signifikanten Unterschied zum menschlichen Goldstandard und es konnte insgesamt von einer hohen Genauigkeit der Auswertungen ausgegangen werden. Auch für WebCeph war kein statistisch signifikanter Unterschied zum menschlichen Goldstandard zu verzeichnen. Allerdings war die Präzision im Vergleich zu den anderen Anbietern für alle Parameter am geringsten und der proportionale Fehler bei nahezu allen Parametern am höchsten. AudaxCeph wies für sieben Parameter statistisch signifikante Unterschiede zum menschlichen Goldstandard auf. Für CephX wurden für fünf Parameter statistisch signifikante Unterschiede zum menschlichen Goldstandard ermittelt. Insbesondere für die dentale Analyse war für alle untersuchten kommerziellen KI-Anbieter eine vergleichsweise niedrigere Genauigkeit zu verzeichnen.
Die Ergebnisse zeigen, dass noch deutliche Qualitätsunterschiede zwischen den kommerziellen KI-Anbietern für die vollständig automatisierte FRS-Analyse bestehen. Vor dem Hintergrund der Zeitersparnis und Qualitätssicherung sind KI zwar vielversprechend, sollten aber zum aktuellen Zeitpunkt nur unter Aufsicht durch menschliche Experten zum Einsatz kommen.
Dielektrische Elastomersensoren sind aus Elastomermaterialien aufgebaute Sensoren mit einem kapazitiven Messprinzip. In ihrer einfachsten Form bestehen sie aus einer dehnbaren Elastomerfolie als Dielektrikum, die beidseitig mit leitfähigen und ebenfalls dehnbaren Schichten als Elektroden bedeckt ist.
Damit entsteht ein mechanisch verformbarer elektrischer Kondensator, dessen Kapazität mit der Dehnung der Elastomerfolie stetig ansteigt. Neben solchen Dehnungssensoren lassen sich mit einem geeigneten geometrischen Aufbau auch dielektrische Elastomersensoren realisieren, bei denen eine elektrische Kapazität mit einem angelegten Druck bzw. einer Kraft auf die Oberfläche, mit einer Scherkraft oder mit der Annäherung eines elektrisch leitfähigen oder polarisierbaren Körpers wie z. B. der menschlichen Hand messbar ansteigt.
Durch ihre vielfältige Funktion, intrinsische Verformbarkeit und flächige Ausgestaltung weisen Dielektrische Elastomersensoren erhebliches Potential in der Schaffung smarter, sensitiver Oberflächen auf. Dabei sind weitgehende und individuelle Adaptionen auf den jeweiligen Anwendungszweck durch Abstimmung geometrischer, mechanischer und elektrischer Eigenschaften möglich. Die bisherige Forschung beschränkt sich jedoch auf die Analyse und Optimierung einzelner Aspekte ohne das Potential einer übergreifenden systemischen Perspektive zu nutzen.
Diese Arbeit widmet sich daher der Betrachtung der Sensorik als Gesamtsystem, sowohl horizontal - von abstrakten Modellen bis zur Fertigung und prototypischen Anwendung - als auch vertikal über die Komponenten Material, Struktur und Elektronik.
Hierbei wurden in mehreren Teilgebieten eigenständige neue Erkenntnisse und Verbesserungen erzielt, die anschließend in die übergreifende Betrachtung des Gesamtsystems integriert wurden. So wurden in den theoretischen Vorarbeiten neue Konzepte zur ortsaufgelösten Erfassung mehrerer physikalischer Größen und zur elektrischen und mechanischen Modellierung entwickelt. Die abgeleiteten Materialanforderungen wurden in eine tiefgehende Charakterisierung der verwendeten Elastomer-Kompositwerkstoffe überführt, in der neuartige analytische Methoden in Form von dynamischer elektromechanischer Testung und nanoskaliger Computertomographie zur Aufklärung der inneren Wechselwirkungen zum Einsatz kamen.
Im Bereich der automatisierten Prozessierung wurde ein für die komplexen mehrschichtigen Elektrodenstrukturen geeigneter neuer lasergestützer substraktiver Fertigungprozess etabliert, der zudem die Brücke zu elastischer Elektronik schlägt.
In der abschließenden Anwendungsevaluierung wurden mehrere ortsaufgelöste und multimodale Gesamtsysteme aufgebaut und geeignete Messelektronik und Software entwickelt. Abschließend wurden die Systeme mit einem eigens entwickelten robotischen Testsystem charakterisiert und zudem das Potential der Auswertung mittels maschinellem Lernen aufgezeigt.
Die Entwicklung eines wissensbasierten Systems, speziell eines Diagnosesystems, ist eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz und angewandten Informatik. Im Laufe der Forschung auf diesem Gebiet wurden verschiedene Lösungsansätze mit unterschiedlichem Erfolg bei der Anwendung in der Kraftfahrzeugdiagnose entwickelt. Diagnosesysteme in Vertragswerkstätten, das heißt in Fahrzeughersteller gebundenen Werkstätten, wenden hauptsächlich die fallbasierte Diagnostik an. Zum einen hält sich hier die Fahrzeugvielfalt in Grenzen und zum anderen besteht eine Meldepflicht bei neuen, nicht im System vorhandenen Fällen. Die freien Werkstätten verfügen nicht über eine solche Datenbank. Somit ist der fallbasierte Ansatz schwer umsetzbar. In freien Werkstätten - Fahrzeughersteller unabhängigen Werkstätten - basiert die Fehlersuche hauptsächlich auf Fehlerbäumen. Wegen der wachsenden Fahrzeugkomplexität, welche wesentlich durch die stark zunehmende Anzahl der durch mechatronische Systeme realisierten Funktionen bedingt ist, und der steigenden Typenvielfalt ist die geführte Fehlersuche in freien Werkstätten nicht immer zielführend. Um die Unterstützung des Personals von freien Werkstätten bei der zukünftigen Fehlersuche zu gewährleisten, werden neue Generationen von herstellerunabhängigen Diagnosetools benötigt, die die Probleme der Variantenvielfalt und Komplexität lösen. In der vorliegenden Arbeit wird ein Lösungsansatz vorgestellt, der einen qualitativen, modellbasierten Diagnoseansatz mit einem auf heuristischem Diagnosewissen basierenden Ansatz vereint. Neben der Grundlage zur Wissenserhebung werden in dieser Arbeit die theoretische Grundlage zur Beherrschung der Variantenvielfalt sowie die Tests für die erstellten Diagnosemodelle behandelt. Die Diagnose ist symptombasiert und die Inferenzmechanismen zur Verarbeitung des Diagnosewissens sind eine Kombination aus Propagierung der abweichenden physikalischen Größen im Modell und der Auswertung des heuristischen Wissens. Des Weiteren werden in dieser Arbeit verschiedene Aspekte der Realisierung der entwickelten theoretischen Grundlagen dargestellt, zum Beispiel: Systemarchitektur, Wissenserhebungsprozess, Ablauf des Diagnosevorgangs in den Werkstätten. Die Evaluierung der entwickelten Lösung bei der Wissenserhebung in Form von Modellerstellungen und Modellierungsworkshops sowie Feldtests dient nicht nur zur Bestätigung des entwickelten Ansatzes, sondern auch zur Ideenfindung für die Integration der entwickelten Tools in die existierende IT-Infrastruktur.
Die Dissertation "Methoden der Künstlichen Intelligenz in Radarmeteorologie und Bodenerosionsforschung" beschäftigt sich mit der Erfassung des Parameters der potentiellen Erosivität vor dem Hintergrund der Bodenerosionsproblematik Südafrikas. Basierend auf der Betrachtung der Erosivität einzelner Niederschlagsereignisse wird demonstriert, wie durch wissensbasierte Ansätze aus Wetterradardatensätzen flächendeckende Niederschlagsinformationen gewonnen werden können. Diese dienen als Eingangsdaten für ein Erosivitätsmodell, das aus Zellulären Automaten aufgebaut wird. Die Ergebnisse des Erosivitätsmodells werden vorgestellt und diskutiert.