Simulatorgetriebenes, eingebettetes Maschinenlernen für die GPR-Navigation und Sprengfallen-Erkennung in Kolumbien, Akronym: MEDICI-LIBERTAD

• Antragsteller: Dr.-Ing. Christoph Baer; Professor Dr.-Ing. Michael Hübner; Dr.-Ing. Christian Schulz
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 423771041

Kolumbien ist das letzte Land in Lateinamerika, in dem Antipersonenminen und sog. Unkonventionelle Explosions- und Brandvorrichtungen (USBV, engl. IED) bis zum Jahr 2016 eingesetzt wurden. Die enorme Anzahl von verbleibenden Landminen entstammt dem fast 60 Jahre lang andauernden Konflikt mit den Linksguerillas und Paramilitärs. Zwischen 1990 und 2013 forderten aus diesem Konflikt stammende Landminen insgesamt 10253 Opfer kolumbianischer Herkunft. Anders als bei herkömmlichen, industriell gefertigten Minen werden kolumbianische IEDs in einem nicht standardisierten Prozess hergestellt, was zu den unterschiedlichsten Bauarten und Auslösemechanismen führt. Darüber hinaus verfügen IEDs in der Regel über einen äußerst geringen metallischen Anteil, so dass herkömmliche Detektionsmethoden äußerst ineffizient sind. Das beantragte Projekt “MEDICI-LIBERTAD” ist eines von zwei Nachfolgeprojekten des zwischen 2014 und 2017 von der DFG und Colciencias geförderten Projektes “MEDICI” (MU 3507/3-1, RO 2493/4-1, SA 1035/6-1 ).Um der enorm große Diversität, hinsichtlich der IED Konstruktion und des stark wechselnden Terrains im kolumbianischen Hinterland, bei der Räumung entgegen zu treten, ist das Hauptziel in „MEDICI-LIBERTAD“ die Erforschung von neuartigen Landminendetektions-und Positionierungsmethoden auf Basis von neuronalen Netzen und Sensorfusionstechniken. Hierbei wird zum einen ein völlig neuartiges Konzept für die Positionierung eines handgetragenen Bodenradars erforscht. Zum anderen werden Mustererkennungsalgorithmen für hochauflösende Bodenradarbilder erforscht, um eine verbesserte Detektionsrate bei Räumungsoperationen zu erzielen. Um die notwendigen Trainingsdaten für das maschinelle Lernen zu erzeugen bedarf es darüber hinaus präziser und schneller Bodenradarsimulatoren, die ebenfalls im beantragten Projekt erforscht werden. Basierend auf einem 2D-FDFD Algorithmus werden automatisiert zufallsbehaftete Simulationen durchgeführt und dabei werden sowohl künstliche als auch reale Daten mit einbezogen und kombiniert. Aus Sicht der Kooperationspartner wird das beantragte Projekt den Stand von Forschung und Technik hinsichtlich der Neuronalen Netz basierten Mustererkennung sowie der Positioniergenauigkeit im Rahmen der humanitären Landminensuche deutlich verbessern und somit einen aktiven Beitrag zur Lösung des Kolumbianischen Problems beitragen. Die humanitäre Landminensuche ist ein wichtiger Schritt im kolumbianischen Friedensprozess, bei dem staatliche und nicht-staatliche Organisationen, wie z.B. HALO Trust, maßgeblich beteiligt sind. Das beantragte Projekt wird in enger Zusammenarbeit mit diesen Organisationen durchgeführt, damit die erforschte Technologie einen engen Bezug zur Landminenproblematik erhält. Darüber hinaus werden die Erkenntnisse aus MEDICI-LIBERTAD in jährlich stattfindenden Radarvorlesungen der deutschen Partner in Kolumbien einfließen, um Nachhaltigkeit in der kolumbianischen Ingenieursausbildung sicher zu stellen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Kolumbien
• Partnerorganisation: Colciencias ; Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación
• Kooperationspartner: Professor Dr. Fabio Augusto González