Kategorier
Nyheder

SDU bag robotdatabase: Industrivirksomheder skal lære af hinanden

31. maj 2022

SDU bag robotdatabase: Industrivirksomheder skal lære af hinanden

Ny database skal samle roboterfaringer fra industrien i skyen, så virksomhederne ikke behøver at starte forfra hver gang, de skal indsætte robotter i produktionen – SDU står i spidsen for projektet, som for første gang bruger big data på industriområdet.

I takt med at robotter og automationsløsninger fylder mere og mere i industrivirksomhederne, bugner det med planer og projektbeskrivelser, som ofte ender livet i en digital mappe på en firma-pc. I de fleste tilfælde bliver data og projektplaner kun brugt den ene gang.

Fremover skal etablerede løsninger og udtænkte planer for automation og brugen af robotter komme andre virksomheder til gavn, så de ikke nødvendigvis behøver at udtænke hele løsningen fra start.

Det er ambitionen med projektet ReRoPro, Re-Use of Robotic-data in Production through search, simulation and learning, som Mærsk Mc-Kinney Møller Instituttet på SDU står i spidsen for.

Big data bliver i dag allerede brugt på it-området, hvor det har været afgørende for udviklingen på områder som bl.a. ansigtsgenkendelse, og på robotområdet er der store muligheder for at samle data og erfaringer fra virksomheder, som allerede har taget ny teknologi og automation ind i deres produktion, siger professor Norbert Krüger fra SDU Robotics på Det Tekniske Fakultet.

– I dag laver hver virksomhed stort set sin egen form, men de løsninger kunne lige så godt komme andre til gavn, så vi på den måde kan udbrede brugen af robotter og i sidste ende fastholde eller ligefrem trække produktion hjem til Danmark, siger han.

Giganter med i projektet

SDU står bag ReRoPro med Aalborg og Københavns Universitet bag DIREC-projektet, som også tæller de to danske industrigiganter Novo Nordisk og Rockwool samt robotvirksomheden Nordbo fra Fyn og Allerød-firmaet Welltec. Desuden er Odense Robotics og MADE partnere.

– Ambitionen er skabe en database med hjælp fra virksomhederne, så vi kan samle planer og informationer fra eksisterende løsninger i en struktur, som også gør det muligt at søge og finde løsninger, som virksomheder kan bruge eller blive inspireret af, når de skal lave deres egen løsning, siger SDU-professoren.

Novo Nordisk og Rockwool er allerede ombord, men intentionen er at få endnu flere virksomheder i spil, understreger Norbert Krüger. Derfor bliver der afholdt en konference efter den 8. september, hvor han håber på, at mange industrivirksomheder stiller op.

– For mange virksomheder betragtes den slags som firmahemmeligheder, så vi skal finde en form og struktur, hvor de kan lære af hinanden i sikre rammer. Samtidigt vil vi gerne vide mere om, hvad de har brug for ude i virksomhederne, så vi kan tage det med i vores arbejde, siger Norbert Krüger.

I første omgang løber projektet frem til efteråret, men planen er at skitsere en plan og invitere industrien med – via konferencen – så man efterfølgende kan finde finansiering til et større forskningsprojekt baseret på det indledende arbejde, som starter nu.

Læs mere om konferencen
Læs mere om projektet

FAKTA

  • ReRoPro (Re-use of Robotics Data in Production through search, simulation and learning)

  • Nyt DIREC-projekt med SDU i spidsen i samarbejde med Aalborg og Københavns Universitet. Ambitionen er at inkludere flest mulige virksomheder, men på nuværende tidspunkt er de to danske industrigiganter Novo Nordisk og Rockwool med som partnervirksomheder. Den fynske robotvirksomhed Nordbo er desuden involveret sammen med Allerød-virksomheden Welltec, robotklyngen Odense Robotics og MADE.

  • Projektet er finansieret af Innovationsfonden og målet er at etablere strukturen til en database på seks måneder og efterfølgende bygge selve databasen til at gemme oplysningerne fra virksomhederne.

  • Den 8. september afvikles en en konference med virksomhederne og andre potentielle partnere for at diskutere ambitioner og behov i industrien.

Kategorier
Nyheder

Ny digitaliseringsstrategi: Mangel på konkrete initiativer

5. maj 2022

Ny digitaliseringsstrategi: Mangel på konkrete initiativer

Af Thomas Riisgaard Hansen, direktør

Hvad skal Danmark med digitalisering? Det er regeringen kommet med deres bud på i den nye digitaliseringsstrategi – Danmark digitaliseringsstrategi – sammen om den digitale udvikling. Strategien byder på ni visioner som klart er inspireret af digitaliseringspartnerskabets arbejde, og de vil helt sikkert hjælpe Danmark den rette vej.

Cybersikkerhed er i fokus i den første vision i strategien, og det er et nødvendigt fundament i en digital infrastruktur. Skal vi digitalisere Danmark yderligere, er der behov for styrket cybersikkerhed, hvilket allerede står højt på agendaen i mange danske virksomheder.

En anden stor udfordring i mange danske virksomheder og offentlige institutioner er mangel på IT-specialister. Strategien har udfordringen med i visionen om ”Danskerne rustet til en digital fremtid”, men der er ingen konkrete strategiske initiativer i forhold til at styrke uddannelsesinstitutionerne i at uddanne flere specialister. Hvis vi som land skal understøtte den digitale transformation af alle brancher, vil efterspørgslen efter IT-specialister kun stige, og her bør strategien styrkes med flere konkrete initiativer og midler.

Grøn omstilling og digitalisering er et ofte overset makkerpar med stort potentiale. Det er glædeligt at se, at strategien har en vision om ”Accelerering af grøn omstilling gennem digitale løsninger”. Området er dog komplekst og selvom en del teknologi umiddelbart kan implementeres, er der behov for forskning og udvikling, derfor bør den grønne indsats nøje koordineres med midler til digital forskning inden for den grønne omstilling.

I de seneste år har Danmark skabt en række unicorn-virksomheder inden for det digitale område. Set i lyset af det potentiale der er ved at udvikle digitale startup-virksomheder inden for fx software-as-a-service og robotteknologi, er startup og iværksætteri næsten fraværende i strategien. Det er positivt at se, at strategien vil gøre det lettere at lave universitetsbaserede spin-outs, men hvis vi vil styrke Danmarks konkurrenceevne og udklække, vækste og fastholde nye lovende digitale startups, bør strategien styrkes på dette område.

Der er flere gode visioner om digitalisering af vores sundhedsvæsen, bedre vilkår for SMV’er, øget brug af digitalisering i det offentlige og IT i folkeskolen, som alle vil kunne styrke Danmark.

En af de sidste visioner handler om Danmark i centrum af international digitalisering. Denne vision er rigtig spændende, men hvordan lykkedes vi med den? Mange af de konkret forslåede initiativer handler om bedre forbindelse til EU-systemet, men selvom det kan være en vej, vil det formodentlig næppe realisere visionen. Her vil det være bedre med ambitiøse spydspidsinitiativer, som kombinerer vores offentlige institutioner, de dygtige private IT-virksomheder og -iværksættere og de digitale forskningsmiljøer for at lave en ”remarkable” indsats.

Overordnet set er det en rigtig fin strategi med mange gode retninger, men den videre proces bør have et meget større fokus på, hvordan vi får uddannet de mange IT-specialister, der skal realisere strategien, mere fokus på iværksætteri og et stærkere link mellem initiativerne og de digitale forskningsmiljøer.

Kategorier
Nyheder

Nye teknologier skal hjælpe banker, forsikringsselskaber og myndigheder med at bekæmpe svindel

26. APRIL 2022

Nye teknologier skal hjælpe banker, forsikringsselskaber og myndigheder med at bekæmpe svindel

Blockchain-baserede teknologier kan ikke kun bruges til kryptovalutaer. Teknologien fjerner behovet for en mellemmand, når man overfører værdier mellem to parter, og kan sikre, at der ikke bliver ændret på et datasæt.

Hvis man kombinerer den egenskab med kryptografiske teknikker, vil man kunne hjælpe banker og myndigheder med at dele personfølsomt data sikkert, og dermed gøre dem i stand til at bekæmpe svindel. Netop det er formålet i et nyt projekt mellem forskere fra Aarhus Universitet, IT Universitetet i København og Alexandra Instituttet, som er støttet af DIREC – Digital Research Centre Denmark.

Kryptografiske teknologier som multiparty computation (MPC) gør det muligt at dele data, uden at modtageren får indsigt i selve datasættene. Teknologierne har eksisteret siden 1980’erne, men de er stadig ukendte for mange myndigheder og virksomheder på trods af den hjælp de kan tilbyde, når det kommer til at lave beregninger på personfølsomt, fortroligt og proprietær data.

Sådan lyder det fra Bernardo David, der er lektor på IT-Universitetet i København og som deltager i projektet.

“Vi lever i en data-etisk tid, hvor det kan være udfordrende for virksomheder at passe på følsomt data, og samtidig er vores private data beskyttet af regulativer og lovgivning. Men hvis vi holder data for os selv, kan vi ikke bruge det i beregninger og dermed høste frugterne af de her data. Det er for eksempel data, som potentielt kan gøre virksomheder mere effektive, eller data, som kan anvendes til medicinsk forskning og dermed forbedre vores behandling i sundhedsvæsenet,” forklarer han.

Teknologien er både oplagt blandt i finansvæsenet og sundhedsvæsenet
Der findes en lang række oplagte usecases, forklarer Tore Frederiksen, der er Senior Cryptography Engineer ved Alexandra Instituttet:

“Projektet er delt i to. Vi vil starte med  at finde ud af, hvordan virksomheder kan drage nytte af disse teknologier, og derefter vil vi kigge specifikt på banker, forsikringsselskaber og gambling sites, som er kendt for at have nogle kunder, der ikke altid har rent mel i posen. Her vil vi fokusere på at udvikle værktøjer, som giver disse brancher mulighed for at forhindre svindel og hvidvaskning.”

Det vil også være oplagt at bruge disse værktøjer til at dele personfølsomme data i forskningsprojekter på tværs af fx medicinske databaser og landegrænser.

“Det er jo ofte sådan, at jo flere data man har til rådighed des bedre, og som forsker vil man aldrig lade sig bero på data fra ét hospital. Man har brug for flere datakilder, men det er typisk ikke muligt, fordi der ofte er tale om personfølsomt data. Med de her teknikker kan man analysere og dele data om bestemte sygdomme eller genetiske markører, som i sidste ende kan give en bedre behandling,” forklarer Bernardo David.

I projektet vil man ikke kun udvikle teknologier, som gør det muligt for myndigheder og virksomheder at arbejde med data fra forskellige kilder. Man vil også udvikle nogle mekanismer, som gør det muligt for myndighederne at bevise, at de håndterer data korrekt.

“Hvis man skaber transparens om måden hvorpå man har delt data og delingen respekterer privatlivets fred, så får man mere tillid blandt befolkningen til, at disse data ikke er blevet misbrugt,” siger Bernardo David.

Der er en udfordring i, at mange virksomheder og myndigheder slet ikke er klar over, at de her værktøjer eksisterer. Så en del af projektet går også ud på at udbrede kendskabet til teknologierne og designe dem, så de opfylder specifikke behov.

Der er en åbenlys grund til, at virksomhederne ikke kender til teknologierne, forklarer Sophia Yakoubov, der er projektleder og adjunkt på Institut for Datalogi på Aarhus Universitet.

“Udover at teknologierne er ukendte for mange virksomheder, så kan den manglende brug af dem også skyldes, at de er mindre effektive til at udføre en beregning, end hvis man gør det på en usikker måde. Og af den grund så vælger nogle virksomheder at ofre sikkerheden til fordel for effektiviteten. Så målet med vores forskning er at gøre de her sikre teknologier mere effektive,” forklarer hun.

Fakta om projektet
Projektet, der er støttet af DIREC – Digital Research Centre Denmark, skal undersøge, hvordan man kan anvende teknologier som blockchain og multiparty computation til at regne på data uden at afgive personfølsomme data. Teknologierne kan bl.a. anvendes til at identificere svindel inden for finans- og forsikringsbranchen. Det samme gælder inden for sundhedsområdet, hvor teknologierne kan bruges til dele og regne på følsomme forskningsdata på tværs af fx medicinske databaser.

Projektet ledes af Sophia Yakoubov fra Institut for Datalogi på Aarhus Universitet. Derudover deltager Tore Frederiksen og Mads Schaarup Andersen og Laura Lynggaard Nielsen, alle fra Alexandra Instituttet samt Bernardo David og Louise Barkhuus fra IT Universitetet i København.

Læs mere om projektet her

Kategorier
DIREC TALKS

DIREC TALKS: Software Engineering of Mobile, Ubiquitous and Robotic Systems

Software Engineering of Mobile, Ubiquitous and Robotic Systems

Software engineers developing mobile, IoT, wearable and ubiquitous systems are faced with a range of challenges, e.g. to create useful solutions that help users. Mikkel Baun Kjærgaard presents engineering tactics and open-source software technologies that help implement tactics in practice.

The rapid development in computing hardware, and sensor and user interface technologies enable the creation of more and more powerful computing solutions. Mobile, IoT, wearable and ubiquitous systems are designed to help us in our everyday life as well as in any profession. They heavily use machine learning components to automate and provide intelligent features. When working in concert with robot technology the solutions can also physically act in the world.

Software engineers developing such solutions are faced with a range of challenges to create useful solutions that consistently help users wherever they go, at an affordable cost and with a variety of hardware configurations. This means that successful solutions must deliver functionality that adapt to available resources at a given moment, e.g., in terms of sensor data accuracy, available energy, user interface options, processing power and communication options. To remain lawful, they also need protect privacy.

In this DIREC talk Mikkel Baun Kjærgaard will present and discuss engineering tactics to address such concerns and open-source software technologies that help implement tactics in practice. The tactics and software technologies are the result of more than 15 years of use-inspired basic research in projects with heavy industry involvement. The talk will give examples of ongoing projects researching tactics and software technologies for the design of systems with robotic elements. The talk will conclude with directions for future research.

MIKKEL BAUN KJÆRGAARD

PROFESSOR, MAERSK MC-KINNEY MOLLER INSTITUTE,
UNIVERSITY OF SOUTHERN DENMARK

Speaker

MIKKEL BAUN KJÆRGAARD

Mikkel Baun Kjærgaard conducts research within the areas of ubiquitous computing (synonymous with pervasive computing), mobile computing, Internet of Things (IoT), artificial intelligence and energy informatics. He has developed new methods for improving indoor positioning using location fingerprinting, designed systems for sensor fusion for improved indoor positioning, developed methods for addressing power consumption issues for mobile sensing and positioning.

He has researched new applications within sensing of crowd behaviors and position-based logistics for large building complexes. Furthermore, he has developed systems for occupant sensing, designed building operating system services and developed applications of these within energy informatics for improving the energy efficiency and flexibility of buildings. His research results have been published at premier venues within pervasive computing such as ACM MobiSys, ACM BuildSys, Pervasive, ACM Ubicomp, IEEE Percom, IEEE Pervasive Computing and Elsevier Pervasive and Mobile Computing. The results of his research have also enabled several industrial strength research prototypes that have been commercialized.

Kategorier
Nyheder

DIREC årsberetning 2021

2. marts 2022

DIREC årsberetning 2021

Vi har samlet det første års erfaringer i denne årsberetning. Her kan du bl.a. læse om, at DIREC igangsatte 11 bridge-projekter til i alt 166 mio. kr., hvor forskere på tværs af universiteterne arbejder sammen med en lang række virksomheder og offentlige organisationer om at udvikle nye digitale teknologier. 

Kategorier
DIREC TALKS

DIREC TALKS: Graph Models for Knowledge, Regulations, Rules and Processes

Graph Models for Knowledge, Regulations, Rules and Processes

In this DIREC TALK Thomas Hildebrandt presents how graph models can be used for representation of machine-readable regulations, rules and distributed processes in a flexible and maintainable way supporting both human understanding and automated execution.

Computer Science deals with the theory and methods for designing, analyzing and engineering systems of data and processes used by and impacting people and the society in which they are embedded. An important ingredient is the development of formal languages and structures for describing data and processes that can at the same time capture the complexity of the problem domain and be subject for analysis and execution by computers.

As the technology and use of computers has evolved and changed over time, a plethora of different languages and structures have been introduced.

Mirroring the evolution from centralized computer systems used mainly for business processes and research to ubiquitous, distributed systems handling processes spanning both our professional and private lives, a key challenge has become the design, analysis and management of distributed and frequently changing structures of data and processes and the regulations and rules they are supposed to follow.

Concretely, Thomas Hildebrandt will present the theory and tools of Dynamic Condition Response (DCR) Graph and give concrete examples of the modelling of legal regulations, rules and processes. The theory and tools are the result of more than 15 years of research and development jointly with industry and public organizations culminating in the establishment of the company DCRSolutions.net in 2018 providing industrial strength tools for design, analysis and execution of decision and process models, which has so far been embedded in the widely used WorkZone enterprise information management system from KMD/NEC as well as open source case management systems used in municipalities in Denmark.

The talk will conclude with directions for current and future research, including the relation between explainable AI and DCR graphs and the award winning process mining based on DCR Graphs and how to represent more general knowledge of organisations which is currently peaking several of Gartner’s hype curves (e.g. Emergent Technologies and Government Technologies and AI) under the terms like Human-centered AI, knowledge graphs, decision intelligence and Digital twins of Government.

THOMAS T. HILDEBRANDT

HEAD OF SOFTWARE, DATA, PEOPLE AND SOCIETY RESEARCH SECTION,
UNIVERSITY OF COPENHAGEN
Speaker

THOMAS T. HILDEBRANDT

Thomas Hildebrandt is professor in software engineering and Head of Software, Data, People & Society research section at University of Copenhagen. With a background in formal process models he has in more than 10 years been leading inter-disciplinary research and innovation projects with focus on methods and technologies for developing reliable and flexible software systems suited for the people who use them, including digitalisation of law, workflows and business processes information systems.

The research carried out by Thomas has lead to the development of the process technology Dynamic Condition Response (DCR) Graphs in collaboration with the company Exformatics. The technology has users all over the world and is available as a service at DCRGraphs.com. DCR is now owned by the company DCR Solutions and is used in Denmark to support flexible case management within the KMD WorkZone case management system, which is used 65% of the employees in the Danish state, including administrative workers at several universities.

Kategorier
Nyheder

Otte nye projekter fra DIREC skal være med til at accelerere karrieren for unge forskere

3. februar 2022

Otte nye projekter fra DIREC skal være med til at accelerere karrieren for unge forskere

Otte yngre forskere har netop modtaget bevillinger til nye forskningsprojekter i digitale teknologier. Bevillingerne skal sikre forskning inden for emner som optimering af programmeringssprog, bias i store datasæt, verificering af algoritmer og energioptimering af hardware og software.

Det nationale forskningscenter DIREC har netop uddelt 5,1 mio. kroner til 12 nye forskningsprojekter inden for digitale teknologier, hvoraf otte af dem er ledet og drevet af yngre, lovende forskere. Yngre forskere kan i høj grad bidrage med kreativitet og energi, der giver nye perspektiver på forskningen, og DIREC håber, at bevillingerne vil give disse forskere et rygstød til at drive deres forskning endnu stærkere fremad.

En af de unge forskere er Sophia Yakoubov, der er adjunkt på Institut for Datalogi på Aarhus Universitet. Hendes projekt handler om, hvordan man kan anvende teknologier som blockchain og multi-party computation (flerpartsberegninger) til at regne på data uden at afgive personlige data.

“Der er mange use cases, hvor der er brug for, at man kan regne på data uden, at man afgiver persondata. Det gælder ikke mindst inden for sundhedsvæsenet, og her er teknologier som multi-party computation et kraftigt værktøj, som hjælper os med at rykke på de her forskningsområder,” siger Sophia Yakoubov og peger på, at det er vigtigt at give unge forskere færdigheder inden for projektledelse.

“Jeg synes det er vigtigt at give unge forskere mulighed for at lære at styre og projektlede deres egne projekter. Jeg er selv relativ ny professor, og det her er mit første store grant, så jeg ser meget frem til det spændende samarbejde på tværs af forskellige partnere, som projektet giver.”

Har stor betydning for videre karriere
En anden modtager er Maja Hanne Kirkeby, der adjunkt ved datalogi på Institut for Mennesker og Teknologi på Roskilde Universitet. Hun har fået penge til et projekt, der skal undersøge energiforbrug og ydeevne, når man implementerer algoritmer i hardware og software.

Det er også hendes første forskningsprojekt som projektleder, og hun ser ligeledes frem til at udbygge sin erfaring som projektleder. Som noget nyt, har hun valgt at ansætte både bachelor- og masterstuderende til projektet.

“Jeg tror, at det er vigtigt at give de studerende mulighed for at komme i berøring med forskningsprojekter, fordi normalt er der mest fokus på, at det er professorer og ph.d.-studerende, der deltager i forskningsprojekter, og så stopper den ligesom der. Det betyder, at vi har tre trin med, og det har jeg ikke set før – og jeg har ellers været med i et par EU-projekter.”

Ifølge Maja Hanne Kirkeby har det stor betydning for de studerendes videre karriere at deltage i forskningsprojekter, hvad enten de vælger den akademiske vej eller industrien.

“Der er ikke så mange, der vælger forskervejen, så derfor tror jeg, at det er vigtigt at afmystificere forskning. Der er jo typisk ikke nogle entydige svar, og her får de studerende mulighed for at se, hvor kaotisk den her proces kan være. Når man fremlægger forskningsresultater, så kan det godt virke meget stringent udadtil, men der har været en masse spørgsmål, som man har undersøgt, og det bliver de introduceret til her,” forklarer hun.

Fakta om de otte starter-projekter:

Hardware/Software Trade-off for the Reduction of Energy Consumption
Projektet arbejder med problemstillingen omkring chip-implementering af softwarealgoritmer. Kan vi spare strøm og energi ved at afvikle programmer på FPGA i stedet for på generelle computere? I projekter vil man kigge på klassiske sorterings- og path finding-algoritmer for at se, hvor meget strømbesparelse, der vil være ved at implementere dem direkte på en FPGA.
Projektleder: Assistant Professor Maja Hanne Kirkeby, RUC

Ergonomic & Practical Effect Systems
Projektet arbejder med effektsystemer,, som er en udbygning af typesystemer i programmeringssprog. Effektsystemer kan have en stor værdi i programmeringssprog, men er for svære og langsomme at bruge. Derfor ønsker projektet at optimere dem.
Projektleder: Associate Professor Magnus Madsen, Aarhus Universitet

Understanding Biases and Diversity of Big Data Used for Mobility Analysis
Projektet vil undersøge bias i store datasæt og prøve at ”debias data” med statistiske tilgange. Projektet har allerede adgang til store datasæt og vil i samarbejde med UNICEF arbejde på problemstillinger ifm. sygdomsovervågning.
Projektleder: Assistant Professor Vedran Sekara, IT Universitetet

Automated Verification of Sensitivity Properties for Probabilistic Programs
Hvordan er sensitiviteten inden for probabilistic programming og er det muligt automatisk at verificere dette? Projektet arbejder videre på forskning inden for området og vil bl.a. løse problemer ved tidligere tilgange og udvikle et værktøj til at understøtte dette. Sensitivitet er en vigtig brik i tjekke om AI-løsninger og sikkerhedsløsninger fungerer korrekt, hvilket bliver vigtigt, når AI-løsninger skal implementeres bredt.
Projektleder: Post doc Alejandro Aguirre, Aarhus Universitet

Accountable Privacy Preserving Computation via Blockchain
Projektet vil undersøge, hvordan man kan kombinere multi party computation og blockchain for at sikre korrekte beregninger af data, som er kategoriseret som persondata.
Projektleder: Assistant Professor Sophia Yakoubov, Aarhus Universitet

Methodologies for scheduling and routing droplets in digital microfluidic biochips
I projektet styres en række dråber rundt på en biochip ved hjælp af små elektriske ladninger. Disse dråber udgør en form for minicomputer, hvor dråberne kan flyttes rundt og kombineres baseret på et program. På nuværende tidspunkt kan det være kompliceret at programmere chippen, da der skal tages højde for en række forhold som topology, stien dråben bevæger sig på og lignende. Projektet vil undersøge, om man kan gøre det lettere at programmere chippen ved at lave algoritmer, som kan hjælpe.
Projektleder: Assistant Professor Luca Pezzarossa, DTU

Certifiable Controller Synthesis for Cyber-Physical Systems
Kontrolsystemer for cyber-physical systemer kan i visse tilfælde blive autogenereret, men hvordan sikrer man, at autogenerede kontrolsystemer opfører sig korrekt, og hvordan får man dem certificeret? Projektet vil undersøge dette bl.a. ift. indendørs klimakontrol, adaotive cruise control, oversvømmelser og gulvvarme.
Projektleder: Post doc. Martijn Goorden, Aalborg Universitet

Algorithms education via animation videos
Projektet vil lave en række interaktive undervisningsvideoer, som forklarer på en ny og interessant måde, hvordan komplekse algoritmer virker. Med disse videoer ønsker projektet at gøre det ettere for de studerende at tilegne sig nogle af de potentielt svære områder inden for de tekniske discipliner
Projektleder: Assistant Professor Radu-Cristian Curticapean, IT-Universitetet

Kategorier
Explore project

Cyber-Physical Systems with Humans in the Loop

Project type: Explore Project

Cyber-Physical Systems with Humans in the Loop

Summary
Constructing cyber-physical systems with humans in the loop is important in many application areas to enable a close co-operation between humans and machines. However, there are also many challenges to overcome when constructing such systems with current software technologies and human-centered design approaches. To foster collaboration on the topic the project will study state-of-the-art and map out challenges which is important for Danish industry to address in future work.
Value Creation
Scientific value: The project will provide a better terminology and a common understanding of state-of-theart across several areas of research within DIREC and disseminate this knowledge to the scientific community. Capacity building: The project will establish new collaboration setups within DIREC and involve master students in the activities. Business value: The project will in workshops disseminate knowledge to Danish industry and identify cases that could be relevant areas of collaboration for DIREC with Danish Industry in future larger projects. The project will among others connect to the community involved in the Nordic IoT Center.

Participants

Project Manager

Mikkel Baun Kjærgaard

Professor

University of Southern Denmark
The Maersk Mc-Kinney Moller Institute

E: mbkj@mmmi.sdu.dk

Jan Madsen

Professor

Technical University of Denmark
DTU Compute

Peter Gorm Larsen

Professor

Aarhus University
Department of Electrical and Computer Engineering

Torkild Clemmensen

Professor

Copenhagen Business School
Department of Digitalization

Kim Guldstrand Larsen

Professor

Aalborg University
Department of Computer Science

Mahyar Tourchi Moghaddam

Assistant Professor

University of Southern Denmark
The Maersk Mc-Kinnney Moller Institute

Kategorier
Explore project

Re-Use of Robotic-data in Production through search, simulation and learning

Project type: Explore Project

Re-Use of Robotic-data in Production through search, simulation and learning

Project Description

We investigate – in close co-operation with four Danish companies, the cluster organization Odense Robotics and the research platform MADE – underlying problems of data re-use on assembly in production.

In contrast to other fields in AI, the potential of exploiting large data collections is not realized in robotics yet. We aim at analyzing the underlying scientific and technical challenges as well as associated legal and privacy issues by means of three half days meetings of university partners and companies, one public workshop, and the preparation of four deliverables.

The potential of re-use of data of past robot executions in industrial robotics is not realized yet due to scientific, technical and IPR issues. In this project, we conduct – in close co- operation with key industrial partners – a first investigation into the underlying problems to prepare a larger project application which is grounded in today’s challenges faced by companies.

The investigation is done by means of three meetings of university partners and companies, one public workshop – which is planned to be open to DIREC, Odense Robotics and MADE (Manufacturing Academy of Denmark, www.made.dk) participants, and the preparation of three deliverables which address the underlying scientific, technical, privacy and legal issues. The ReRoPro project operates in the crossfield of classical AI and industrial robotics and also aims at bridging between DIREC and MADE by exploiting synergies between these two large national consortia in the area of AI and Robotics. A fourth deliverable will be a grant proposal with significant company co-financing. ReRoPro gets support by Odense Robotics and MADE.

In contrast to, e.g., computer vision or speech recognition, there are only very few examples where data has been exploited across different robotics applications. In the area of computer vision – in particular, in the field of deep learning in the last decade – efficient software-modules for, e.g., object recognition and human pose estimation have been developed. The same holds for speech recognition and other areas. The availability and exploitation of large amounts of data has been crucial for these successes. However, similar successes have not yet emerged in robotics. The main reason for that are the particularities of robot data and the close connection to hardware infrastructure, which make it more difficult to transfer experience from one setup to another. In addition, IPR issues are a potential hurdle since the data about objects and processes is of great value for the companies. Therefore, companies are hesitant to share such data with potential competitors.

As a consequence of the lack of availability of such structured data, today’s robot applications have to be built up from scratch for every new task. That leads to long and expensive set-up times, and thus limits the use of robot solutions. This, in turn, pushes production to countries with lower salaries than Denmark. If, however, data of past executions could be made available in a reusable format, it could be harnessed in the future for the robot control methods, which could reduce the setup time of the application and subsequently makes it cheaper and broader.

In this project, we perform initial steps to address the complex issues involved in the problems outlined above by (1) performing first steps in defining appropriate data structures for data storage and retrieval as well as a high-level architecture that allows for exploitation of robot data, (2) formulating a number of learning problems with our three industrial partners routed in the need of industry that will constitute the use cases addressed in future projects, and (3) investigate the IPR-issues connected to the sharing of sensitive data. By means of three half-day meetings of AI experts, robotic researchers and companies and a public workshop the problems at hand will be explored and the results will be put down in three deliverables addressing the three issues mentioned above. A larger project proposal will be a fourth deliverable.

Value Creation

Scientific value creation 

Scientific insight into the problem of re-use of data in robotics: The project will gather experts in the field and establish knowledge on the problem at hand in a strong consortium that plans to work on the problem in the coming years. The main challenges faced will be analyzed and spelled out and first steps towards valid data structures will be made already during the project period and summarized in one public deliverable. Business value creation
The formulation of a set of learning problems grounded in the needs of industry: There have been past attempts to address the problem of re-use of robot data in the context of the general problem of cognition (e.g., during the Cognitive System Calls a decade ago). An important difference of ReRoPro and these past projects will be that we will root the problem in tasks that are relevant for industry already now. These problems also have much lower complexity than the general cognition problem which increases the success chances. In one deliverable, we will define a small set of learning problems which, when successfully addressed by our generic approach, will generate large value for the companies involved. The learning problems will be also specified to a degree that we can estimate that our approach will succeed with high likelihood. Both is required for gathering larger funding for our approach in the future.

The awareness of legal challenges connected to the re-use of data: A prerequisite for companies to become involved will be that their production data will be protected. There are different means to address these issues (keeping data local, abstracting data into models which are shared, etc.). The awareness of these issues and possible solutions thereof are crucial for assuring the required trust for the companies involved and is therefore
a basis for the business value to be generated.

Capacity building

Shaping of a larger proposal on re-use of data in assembly with strong company involvement: The explorer project ReRoPro is supposed to be the basis for forming a consortium for a rather large national project proposal with significant company involvement which is supposed to be handed in already in 2022.
National and international visibility of the DIREC consortium by means of a one-day workshop on the re-use of robot data: As part of the project, we will organize a DIREC-workshop with top-notch national and international experts on the re-use of robotic data. This will give the DIREC project national and international visibility. Exploiting synergies between the MADE and DIREC consortium: ReRoPro is positioned in the interface between AI and industrial robotics, The MADE-consortium (Manufacturing Academy of Denmark), the leading research platform in Denmark in industrial robotics, will support ReRoPro. By that, the two large national consortia DIREC and MADE, both funded by InnovationFonden Danmark, can exploit synergies
between them.

Capacity Building for Education 

We will integrate the insights gained during the ReRoPro project in our robotic educations, both on the master and PhD level. Since we have already a number of master and PhD theses running that touch the topic addressed in ReRoPro, the project will facilitate the systemization of the data handling in these and future theses. Moreover, since data management and data re-use is becoming increasingly important for robot applications in industry, we will integrate this aspect more systematically in our robotic courses. ReRoPro will also inspire future master theses at SDU Robotics and Software and KU/AAU computer science.

Participants

Project Manager

Norbert Krüger

Professor

University of Southern Denmark
The Maersk Mc-Kinney Moller Institute

E: norbert@mmmi.sdu.dk

Aljaz Kramberger

Assistant Professor

University of Southern Denmark
The Maersk Mc-Kinney Moller Institute

Jakob Wilm

Associate Professor

University of Southern Denmark
The Maersk Mc-Kinney Moller Institute

Mikkel Baun Kjærgaard

Professor

University of Southern Denmark
The Maersk Mc-Kinney Moller Institute

Anders Lyhne Kristensen

Professor

University of Southern Denmark
The Maersk Mc-Kinney Moller Institute

Kenny Erleben

Associate Professor

University of Copenhagen
Department of Computer Science

Sune Darkner

Associate Professor

University of Copenhagen
Department of Computer Science

Thomas Dyhre Nielsen

Professor

Aalborg University
Department of Computer Science

Alvaro Torralba

Associate Professor

Aalborg University
Department of Computer Science

Kategorier
Explore project

DeCoRe: Tools and Methods for the Design and Coordination of Reactive Hybrid Systems

Project type: Explore Project

DeCoRe: Tools and Methods for the Design and Coordination of Reactive Hybrid Systems

Summary

A recurring problem of digitalised industries is to design and coordinate hybrid systems that include IoT (Internet of Things), edge, and cloud solutions. Currently adopted methods and tools are not effective to this end, because they rely too much on informal specifications that are manually written and interpreted by humans.

We aim at exploring the applicability of forefront technologies and methods developed at SDU, KU, and AAU for the design of reactive hybrid IoT-edge-cloud architectures in Danish industry. These technologies are based on unambiguous formal languages, which can be processed by computers to check for desirable design properties (such as compatibility of software interfaces) and to deploy components for monitoring the correct functioning of systems. Adopting these techniques has shown to substantially increase the productivity of digital industries (for example, up to 4x increase in development speed).

We will:

(a) carry out a concrete use case with a partner company (Sanovo Technology Group)

(b) initiate knowledge sharing on this topic among AAU, KU, and SDU through workshops

(c) communicate our findings to the rest of the DIREC community.

Value Creation

Scientific value: The scientific value of the project is twofold:

(a) concrete knowledge on the advantages and potential challenges brought by the application of cutting-edge techniques like Jolie for the development of hybrid systems (IoT-edge-cloud) in the Danish industry (using Sanovo Technology Group for the case study); and

(b) knowledge on the synergies and future directions for the integration of forefront scientific methods for hybrid systems developed by Danish universities (Jolie, UPPAAL, DCR Graphs). Providing a perspective that comes from concrete industrial experience, with substaintiated needs, has significant potential to influence the future development of both research and industrial development in Denmark.

Capacity building: Companies will thus benefit from an increased number of students that they can hire to satisfy their needs with respect to hybrid systems. Universities benefit by gaining sustainable candidates for PhD positions in future projects connected to this exploration.

Business and societal value: Due to the growth potential in solutions for automation and data intensive processing solutions, this project will strengthen Danish competitiveness through a reduced cost of developing deploying and running IoT and cloud software. Potentially, this could lead to increased export of IT products and services.

Participants

Project Manager

Fabrizio Montesi

Professor

University of Southern Denmark
Department of Mathematics and Computer Science

E: fmontesi@imada.sdu.dk

Thomas Troels Hildebrandt

Professor

University of Copenhagen
Department of Computer Science

Kim Guldstrand Larsen

Professor

Aalborg University
Department of Computer Science