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Kontextsensitive Sensorik Industrielle Produktion und Systeme

Veröffentlicht: November 2025

Unter kontextsensitiver Sensorik werden Sensorik-Systeme zusammengefasst, die relevante Informationen aus ihrer Umgebung beziehen und sinnvoll interpretieren. Hierbei werden verschiedene Sensordaten (z. B. optische, akustische etc.) verarbeitet und durch den Einsatz von KI-basierten Systemen verstärkt, um kontextabhängige Umgebungsdaten in Echtzeit zu verarbeiten, auszuwerten und darauf zu reagieren. Die Kombination verschiedener Sensoren ermöglicht eine tiefgreifende Umfeldanalyse und erhöht die Sicherheit und Effizienz der Systeme. Das Ziel ist es, eine möglichst präzise Objektnavigation sowie angepasste Reaktionen auf Veränderungen in der Umgebung zu ermöglichen.

Leitfragen

  • Wie kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit kontextsensitiver Systeme in komplexen, dynamischen Umgebungen verbessert werden?
  • Welche ethischen Implikationen ergeben sich aus der umfassenden Erfassung von Umgebungsdaten durch kontextsensitive Systeme?
  • Wie kann die gesellschaftliche Akzeptanz von kontextsensitiven Technologien gefördert werden?
  • Welche neuen Anwendungsfelder können durch die Weiterentwicklung kontextsensitiver Sensorik erschlossen werden?
  • Wie können kontextsensitive Systeme resistent gegen Manipulationen und Cyberangriffe gestaltet werden?

Herausforderungen

Die steigende Menge an visuellen Daten und die Verarbeitungsgeschwindigkeit stellen hohe Anforderungen an die Echtzeitverarbeitung. Herausforderungen sind die Entwicklung adaptiver Systeme, die sich effizient an neue Umgebungen anpassen, und die Verbesserung der Zuverlässigkeit unter wechselnden Lichtverhältnissen und in komplexen Umgebungen. Ethische und Datenschutzfragen, besonders bei Anwendungen wie Gesichtserkennung in öffentlichen Räumen, gewinnen zunehmend an Bedeutung. Zudem erfordert die Integration von Bildverarbeitung mit anderen Sensordaten eine umfassendere Umgebungsanalyse.

Konkrete Beispiele

  • Autonome Fahrzeuge: Erkennung von Hindernissen, Fußgängern und Verkehrszeichen
  • Analyse medizinischer Bilder zur Früherkennung von Krankheiten
  • Industrielle Qualitätskontrolle, z. B. Erkennung von Defekten in Produktionslinien
  • Gesichtserkennung und Bewegungsanalyse in Überwachungskameras oder Kommunikationssituationen
  • Video- und Handschrifterkennung

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Ihre Ansprechpartner

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Michel Reichardt

Michel Reichardt Projektleiter Strategic Foresight

Christoph Grollman

Christoph Grollman Projektleiter Strategic Foresight

Dr. Sophia Gänßle

Dr. Sophia Gänßle Projektleiterin Data Science Strategic Foresight

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