»Innovations- und Forschungspreis des Landes Kärnten 2023«

Nominierung Kategorie

Forschungseinrichtungen

Innovation

ROMEO – RoOf Moisture EvaluatiOn

Fraunhofer Austria Research GmbH

Lakeside B13a
9020 Klagenfurt am Wörthersee
www.fraunhofer.at

Dr. Eva Eggeling
T +43 676 888 618 01
office.ki4life@fraunhofer.at

Das Team rund um Dr. Eva Eggeling betreibt mit KI4LIFE anwendungsorientierte Forschung und unterstützt damit Kärntner Unternehmen bei den Herausforderungen der Digitalisierung.

Offene Bürotüren, gelöste Stimmung untereinander, der Schmäh rennt, man merkt, das Team am Klagenfurter Standorts versteht sich blendend. Mit Klagenfurt hat Fraunhofer nun insgesamt vier Standorte in Österreich. Dr. Eva Eggeling leitet von Beginn an – seit 2019 – die Geschicke vor Ort. Am Anfang war sie mit Ivana Tadic zu zweit, mittlerweile besteht das Team aus 16 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, die einen freundschaftlichen Umgang miteinander pflegen und auch gerne privat miteinander Zeit verbringen.

Projektleiter Dr. Christoph Schinko

Das Projekt »ROof Moisture EvaluatiOn (ROMEO)« wurde als Auftragsarbeit von der FP-Unternehmensgruppe an Fraunhofer herangetragen. Dr. Christoph Schinko hat als Projektleiter das letzte Jahr am meisten ROMEO gezogen – aber ohne seine Kollegen Dr. Marco Hudelist, Dr. Erich Teppan und Dr. Giacomo Da Col wäre es nicht gegangen.

In ROMEO werden mittels Sensoren Daten eines Dachs aufgezeichnet und an den Dachdecker übermittelt. Im Winter ist ein Dach eher feucht und im Sommer trocknet es nach – wenn dieser Prozess ausgeglichen ist, passt alles. Wenn nicht, ist die Information für den Hausbesitzer von Wichtigkeit, damit er früh genug eingreifen kann und Reparaturen veranlasst. ROMEO wirkt somit potentiellen und unnötigen Abrissen entgegen. Wenn der Verdacht besteht, dass die Feuchtigkeit überhandnimmt, wird meist abgerissen, was auch zugleich eine unnötige Verschwendung ist. Die Baubranche erzeugt viel Müll – oft entscheidet man sich gleich für einen Abriss, da man keine genauen Daten zur Größe der Feuchtigkeit hat.

In ROMEO werden Methoden des maschinellen Lernens dazu verwendet, um ein Prognosemodell für die Feuchtigkeitsentwicklung zu erstellen. Dabei werden zuvor aufbereitete Daten genutzt, um das Modell zu trainieren. Hier haben Marco Hudelist, Erich Teppan, Giacomo Da Col und Christoph Schinko eine interne Challenge gestartet und sich in 2er-Teams gesplittet: wer erzeugt das beste Modell? Es gab verschiedene Ansätze und so konnten alle möglichen Varianten auf ihren Erfolg getestet werden. Das Sieger-Modell wurde schließlich implementiert.

Jede Mitarbeiterin bzw. jeder Mitarbeiter hat immer zwei bis drei Projekte parallel am Laufen. Für die Kapazitätsplanung und um mehrere Blickwinkel zu haben, wird ein Projekt immer auf ein Team mit mehreren Mitgliedern aufgeteilt. Natürlich muss es vom Inhalt her passen. »Die Umsetzung dieses Projektes hat etwa ein Jahr gedauert, wir starten jetzt mit einem Folgeprojekt, um ROMEO zu optimieren. Die Sensorik wird verkleinert und die Vorhersagen werden verbessert« hat Christoph Schinko schon den Blick in die Zukunft gerichtet.

Sensor zur Erfassung der Feuchtigkeit im Dach.

Eingereichtes Projekt

Das Fraunhofer Innovationszentrum für Digitalisierung und Künstliche Intelligenz – kurz KI4LIFE – in Klagenfurt besteht seit 1. Oktober 2019, um speziell Kärntner Unternehmen bei den Herausforderungen der Digitalisierung zu unterstützen. Mit dem Projekt »ROof Moisture EvaluatiOn (ROMEO)« ist es gelungen, die Feuchte in Dächern zu messen, die Daten online zu bewerten und damit die Nutzungsdauer wesentlich zu verlängern.

Besonderheit des Projekts

Um den Zustand eines Flachdaches einschätzen zu können, muss ein Dach daran bemessen werden, ob es die Fähigkeit besitzt, immer wieder angemessen rückzutrocknen – es muss also in die Zukunft geblickt werden. Mit ROMEO wurde so ein Prognose-Modell entwickelt. Die Berechnungen basieren auf Temperatur- und Feuchtigkeitsdaten, die von speziellen Sensoren erfasst werden, die in die Dachkonstruktion integriert wurden.

Alle Fotos: (c) Johannes Puch