Mit künstlicher Intelligenz dem Schimmel auf der Spur

Ein aktuell laufendes Forschungsprojekt widmet sich der Frage, ob die Bildung Schimmel an Kulturgütern mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erkannt werden kann. Ziel ist es, ein Frühwarnsystem zur Schimmelerkennung zu entwickeln, das im Bauwesen Anwendung finden kann. Für die modellhafte Erprobung des Prototypensystems im Feldtest bittet das Projektteam um Unterstützung. Restauratoren, die Fotos von Schimmel […]

Ein aktuell laufendes Forschungsprojekt widmet sich der Frage, ob die Bildung Schimmel an Kulturgütern mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erkannt werden kann. Ziel ist es, ein Frühwarnsystem zur Schimmelerkennung zu entwickeln, das im Bauwesen Anwendung finden kann.

Für die modellhafte Erprobung des Prototypensystems im Feldtest bittet das Projektteam um Unterstützung. Restauratoren, die Fotos von Schimmel auf beispielsweise sakraler Innenausstattung vorliegen haben, werden gebeten, mit Fotomaterial zu unterstützen. Denn nur mithilfe von beispielhaftem Bildern kann das System lernen die für Schimmelbildung typischen Strukturen zu erkennen. Benötigt werden Fotos aus den unterschiedlichsten Fachbereichen der Restaurierung – angefangen bei Möbeln und Holzobjekten, über Gemälde bis hin zu Mosaiken oder Glasmalereien. Welche Art von Fotos benötigt werden, ist an den nachfolgenden Beispielen aus Xanten zu erkennen.

Weiterführende Informationen zum Projekt sowie den Kontakt für Rückmeldungen finden Sie unten.

Mehr Informationen zum Projekt:

Aktenzeichen:
35604/01

Projekttitel:
Entwicklung und modellhafte Anwendung einer Systemplattform zur automatischen Detektion von durch anthropogene Umwelteinflüsse verursachter Schimmelbildung an Kulturgütern mittels künstlicher Intelligenz

Abstract:
Die Entstehung und Ausbreitung von Schimmel durch anthropogene Umwelteinflüsse bedroht zunehmend die Innenausstattung von Kirchen und andere historisch wertvolle Kulturgüter. Die frühzeitige Erkennung von Schimmelbildung ist deshalb ein wichtiger Faktor zur Vermeidung von irreversiblen Schäden. Physikalische Einflussgrößen sind die Lufttemperatur und die relative Luftfeuchte, die gleichzeitig über längere Zeit bestimmte Werte annehmen muß. Darüber hinaus sind Stoffeigenschaften und dessen hygrothermische Zustandseigenschaften wichtig. Die Messung dieser Eigenschaften allein reicht jedoch nicht, um Schimmelbildung vorherzusagen, da in Gebäuden in der Regel ständig wechselnde lokale Raumklimata auftreten. Andererseits können die Betreuer der Kirchen auch nicht laufend Rundgänge machen, um eventuelle Schimmelentstehung zu entdecken.

Im Rahmen dieses Projektes wird mit einem neuartigen, innovativen Ansatz, basierend auf Algorithmen aus der künstlichen Intelligenz (KI), ein Prototyp einer Systemplattform entwickelt, die den Anwender automatisch und in Echtzeit über eine Schimmelbildung informiert. Es wird eine Plattform entstehen, deren Ergebnisse ohne Expertenwissen zu verstehen sind und die mit minimalem Aufwand zu installieren ist.

Die Basis der Systemplattform bilden ein Echtzeit-Controller und ein Cloud-Server. Der Echtzeit-Controller, welcher nah am zu beobachtendem Objekt installiert wird, kombiniert eine oder auch mehrere Digitalkameras mit Beleuchtungstechniken im Bereich des sichtbaren Lichts, dem infrarot (IR) sowie dem ultraviolett (UV) Bereich. Durch die Auswertung der Bilder mit KI-Algorithmen auf dem Echtzeit-Controller entsteht ein System, das eine automatische Schadensdetektion in situ und in Echtzeit ermöglicht. Ergänzt wird das System mit Schnittstellen und Sensoriken für die Erfassung von Temperatur, rel. Luftfeuchte und Luftströmung im Nahfeld des zu überwachenden Objektes. Somit werden auch die Umweltbedingungen, die zur Schimmelentstehung geführt haben, direkt mit dokumentiert. Via Mobilfunk werden die ermittelten Daten an den Cloud-Server versendet. Der Cloud-Server übernimmt die Datenspeicherung, die Visualisierung der Daten und informiert den Anwender im Schadensfall. Auf dem Server wird auch das Training der KI-Algorithmen erfolgen.

Für die modellhafte Erprobung des Prototypensystems im Feldtest bestehen unter anderem die Zusagen der Xantener Dombauhütte und der Abteilung Bauwesen des Bistums Münster. Die Anwendbarkeit des Systems ist jedoch nicht nur auf Kirchen beschränkt, sondern im Bauwesen allgemein gegeben. Ein weiterer wichtiger Aspekt, der sich aus dem Projekt ergibt, ist, dass die gewonnen Daten in späteren Projekten zu einer Wissensdatenbank weiterentwickelt werden können.

Kontakt:
Hajuveda-Heritage, Dr. Hans-Juergen Daams, https://www.hajuveda.solutions, E-Mail: hans.daams[at]hajuveda.solutions