- Datum: 17.09.2016
- Ort: Karlsruhe, AKK
- Beginn: 15:00
- Ende: 17:00
- Protokollant: Thoma, Martin
- Pollert, Tim
- Teichmann, Marvin
- Thoma, Martin
Der IBM Watson AI XPRIZE ist ein Wettbewerb mit offener Fragestellung. Die Teilnehmer organsieren sich selbsständig bereits bei der Registrierung in Teams beliebiger zusammensetzung und Größe. Es gibt eine Teilnahmegebühr von 1500 US-$ (500 US-$ Nachlass, wenn man sich vor dem 15. Oktober anmeldet).
Bewertet werden:
- technological advancement
- creativity
- potential importance / benefit to humanity
- potential of the AI solution to meaningfully address the grand challenge
Der Wettbewerb läuft in 4 Runden über insegesamt 4 Jahre.
Die Gewinnchancen sind selbst bei sehr guter Projektumsetzung gering, aber die Zeit die in den Wettbewerb gesteckt werden muss ist sehr lang. Daher muss das Projekt auch ohne einen Sieg für die Teilnehmer von Vorteil sein. Das könnte z.B. gewährleistet werden, wenn die Aufgabe auch Startup-Potential hat. Dafür wäre es gut direkt mit potentiellen Kunden / Geschäftspartner in Kontakt zu kommen. Eine Möglichkeit ist einen Sponsor, der einen Teil der Teilnahmegebühr übernimmt zu finden. Sinnvoll wäre eine Eigenbeteiligung der Teilnehmer von ca. 50 Euro pro Person um zu zeigen, dass wir wirklich daran interessiert sind ernsthaft an dem Projekt zu arbeiten.
Die folgenden Ideen sind nach vorläufiger Einschätzung der Machbarkeit sortiert.
In der Tabelle sind folgende Punkte bewertet worden:
- Kompetenz: Haben wir als Team bereits Vorwissen?
- Live: Lässt sich das Projekt gut in einer Live Demo vorstellen?
- Zeit: Wie viel Zeit wird benötigt (Noten von 1 - 6, 1 ist wenig und 6 viel)
- Machbarkeit: Können wir uns gut in das Thema einarbeiten (1: sehr gut - 6: unmöglich)
- Innovativität: Wie gut passt es zu den Bewertungskritierien? (1: sehr gut - 6: gar nicht)
- Sponsoren: Wie gut kann man mit diesem Thema Sponsoren, insbesondere für die Teilnahmegebühren, finden (1: sehr gut - 6: gar nicht)
- RL / Aktives Lernen: Gibt es AI-Mäßig hier was spannenderes als nur standard supervised learning?
| Nr | Titel | K | Live | Zeit | Mach | Inn | Spon | RL/Ak |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Analyse von Luftaufnahmen | x | x | 1 | 1 | 2 | 5 | x |
| 2 | Autonome Autos | x | x | 2 | 3 | 2 | 1 | x |
| 3 | Autonome Züge | x | x | 1 | 3 | 3 | 1 | (x) |
| 4 | Zähne | ~ | x | 5 | 2 | 1 | 3 | x |
| 5 | Smart-Grid | 2 | 4 | 4 | 2 | |||
| 6 | Logistik | 2 | 5 | 4 | 3 | |||
| 7 | Chat-Bot | ~ | x | 1 | 4 | 4- | 5 | x |
| 8 | Alzheimer-Diagnose | - | 5 | 5 | ||||
| 9 | EKG-Diagnose | |||||||
| 10 | Krebs-Diagnose | |||||||
| 11 | Dyn-Dosierung |
Die Vorschläge 1-4 machen für den Wettbewerb Sinn. 5-8 könnte man auch machen, aber ohne jemandem mit deutlich mehr Vorwissen und begeisterung ist das nicht möglich. 9-11 wäre cool, aber auch hier würde man sicher einen Mediziner benötigen und auch vorwissen in der Medizininformatik.
Viele Länder machen regelmäßig Luftaufnahmen ihres Gebiets. Beispielsweise macht Bayern jedes halbe Jahr (?) eine komplette Aufnahme von Bayern. Diese Bilder können extrem vielfältig eingesetzt werden:
- Verwaltung: Wer baut wo was? Der der das? (Nachweis darüber, dass jemand was falsch gemacht hat und die Behörde regelnd eingreifen muss)
- Naturschutz:
- Wo sind Neophyten?
- Wo wird in die Landschaft eingegriffen?
- Dritte Welt:
- Wo leben Menschen? (vgl. Mapswipe)
- Wo ändert sich was (z.B. Alarm wegen Umweltschäden; Aufruhen; Bürgerkrieg; Menschenrechtsverletzungen; Mienen(?))
- Andere Planeten: Wäre cool wenn sich hier eine Anwendung finden lässt
Daten:
- SpaceNet
- Google Earth scrapen?
- Sicher noch viele mehr
Mögliche Kooperationspartner:
- DLR
- NASA (?)
- Ärzte ohne Grenzen, Engineers without Borders
- Thinktanks in Richtung Landwirtschaft(?)
- Google / Microsoft
Ziel ist es autonomes Fahren mit Hilfe eines Deep Q learning ansatzes umzusetzen. Es soll gezeigt werden, dass ein tiefes Netz in Kombination mit aktuellen reinforcment learning techniquen genügt um ein Auto auch in komplexen Situation zu steuern.
Das ganze System soll Ende-Zu-Ende, ohne zwischenschritte (e.g. Umgebungsmodell) trainiert werden.
Vorteile:
- Wissenschaftlich interessant (i.e. in dieser Form noch nicht gemacht)
- elegant und simple
- relativ leicht umzusetzen
- ziemlich gute Ergebnisse denkbar
Für die erste Phase könnte das ganze mit Hilfe der Audi Modellautos umgesetzt werden. (Vorteil: kein/wenig streß mit Hardwäre + bereits expertise vorhanden). In späteren Projektphasen könnten wir versuchen das mit Hilfe von Kooperationspartnern auch in echte Autos zu bringen.
Sind eine Marktlücke und macht momentan noch niemand (ohne sehr viel zusätzliche Hardware)
(Copy-and-paste von einem FB-Post; ist im Grunde das gleiche)
I have a project idea in mind for quite a while now: I would like to build software (and probably hardware, too) which can make a 3D model of teeth.
(1) I think the regular visit to dentists is insufficient / unsatisfying. My dentist sometimes takes like 4 seconds for it. And before he starts he says something like "he knows it will be good". Of course, I could change the dentist, but I think it is a widespread problem that doctors take too little time.
(2) Checking the doctors work. When you have a cavity, you usually have the choice between at least two materials to fill it. The cheap one which gets paid by the insurance and ones where you have to pay something, too. By now, you simply have to trust your doctor that he actually uses the expensive one when you pay for it. However, I could imagine that if you took a close look at it and if you had enough knowledge about the materials that you could say which one was used.
(3) Improved quality of medical service. By now, doctors have to write down what they notice. When you come back have a year later they had a lot of other patients. But seeing how your teeth change during the time might give valuable insights in where you should brush better / where something needs to be done.
(4) Removing the need for doctors: I could imagine that the hardware is relatively cheap. So my thought was that even in areas where no well-educated dentist is, you might be able to give this tool to the community / to aid agencies.
(5) Paving a path to the future: I think tooth operations could be a first step into completely automatic operations. So in a first step one could make a system which is operated by people, but heavily assists them. In a second step one could try to automate the recording process. If this is reliable and completely automatic (only machine - patient interaction), then one can start thinking about making simple stuff like "professional tooth cleaning" automatic. (How cool would it be if we had something like the Goa'uld healing device (Star Gate) or the device from Prometheus?)
The idea is to build / get hardware which can take "good" photos of the teeth. This requires a camera which can operate in the mouth (-> it needs to be small and it needs to be able to deal with salvia). Also, it should have lights. Probably also something to blow away salvia. It might also need other sensors (e.g. accelerometer?) The software needs to do the following:
- Recording: Take images. This might include making sure that they are sharp / telling the person who takes it to move on / go back.
- Registration: I imagine that you go from tooth to tooth. This takes a while. The software needs to make sure it knows at which tooth you're currently at. I guess this is similar to panorama stitching.
- 3D modelling: I guess one could make a normed 3D model to which the images get mapped. This 3D model could then probably get adjusted to fit better to the input.
- Visualization: When you have the 3D model with the textures, you want to look at it.
- Diffs: The software should be able to tell where things changed.
- Analysis: Say where the doctor needs to have a closer look at / suggest appropriate diagnosis methods.
Nächstes Treffen am 28. September (Spät Nachmittags / Abends).
Bis dahin muss das Thema festgelegt sein und möglichst auch mögliche Sponsoren feststehen.