10.02.2016

TU Wien: Ersatzteile mit 3D-Drucker selber drucken

An der TU Wien wurde ein Verfahren entwickelt, mit dessen Hilfe Objekte aus dem 3D-Drucker beeindruckende geometrische Eigenschaften verliehen werden können. So könne man sich in Zukunft technische Ersatzteile möglicherweise "selbst drucken".
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Sieht aus wie Kinderspielzeug - weist aber beeindruckende geometrische Eigenschaften auf. (c) TU Wien

Sei es ein schwebender Fisch oder ein balancierendes Monster – auf der TU Wien wurde ein Verfahren entwickelt, damit Objekte aus dem 3D-Drucker unerwartet faszinierende geometrische Eigenschaften aufweisen.
Ein Beispiel: Ein Kunststoff-Fisch wird ins Wasser geworfen und schwebt knapp unter der Wasseroberfläche, weil er im Inneren einen Hohlraum mit exakt richtig gewählter Form und Größe hat.

Ein so genau ausbalanciertes Objekt herzustellen, hätte bislang eine Vielzahl von Versuchen benötigt. Mit der neu entwickelten Methode sollen geometrische Sonderwünsche in Zukunft kein Problem mehr darstellen. Der innere Hohlraum von Objekten aus dem 3D-Drucker kann so anpasst werden, dass ihre Balance oder andere physikalische Eigenschaften genau zum Einsatzzweck passen.

 Wissenschaftlich aufwendiges “Kinderspielzeug”

Was das Team rund um Professor Przemyslaw Musialski am Institut für Computergraphik und Algorithmen der TU Wien produziert hat, sieht auf den ersten Blick aus wie Kinderspielzeug, hat aber einen wissenschaftlichen Hintergrund. Die Drehachse einer Plastikschildkröte wurde so angepasst, damit man sie als Kreisel verwenden kann. Fischen wurde ein Hohlraum eingebaut, welcher so optimiert wurde, damit die Dichte genau zu verschiedenen Flüssigkeiten passt.

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Ersatzteile & Deko selber machen

In Zukunft werde es möglich sein, Objekte vom Ziergegenstand bis hin zum technischen Ersatzteil schlichtweg selbst zu produzieren, meint Musialski. Das Objekt wird am Computer individuell gestaltet und dann ausdruckt. Optimierungsverfahren sollen dann dafür sorgen, dass die User-generierten Objekte auch zuverlässig die nötigen physikalischen Eigenschaften haben. “Die Berechnung der physikalischen Eigenschaften dauert nur wenige Sekunden, ist wenig fehleranfällig und lässt sich in verschiedensten Gebieten als Optimierungsverfahren einsetzen”, sagt der TU-Professor.

“Die Berechnung der physikalischen Eigenschaften dauert nur wenige Sekunden.”

Wunderflasche steht mit Alkohol

Die Wunderflasche sieht aus wie eine merkwürdig verbogene Getränkeflasche. Füllt man sie mit Wasser, kippt sie um und läuft aus. Füllt man sie allerdings mit Alkohol, bleibt sie stehen. Warum? Die Dichte von Alkohol ist geringfügig kleiner als die Dichte von Wasser. Die Flasche wurde so optimiert, dass dieser kleine Dichteunterschied genau zwischen Stehenbleiben und Umfallen entscheidet. Um das zu erreichen, muss die Wand der Flasche angepasst werden. Sie ist auf einer Seite viel dicker als auf der anderen, um den Schwerpunkt der Flasche genau richtig zu justieren.

“Eingegeben wird die äußere Form der Figur und zusätzlich bestimmte Vorgaben.”

Ausgeklügeltes Verfahren

Am Computer wird mittels einem mathematischen Optimierungsverfahren automatisch angepasst, was für die Produktion notwendig ist. “Eingegeben wird die äußere Form der Figur und zusätzlich bestimmte Vorgaben – etwa die Rotationsachse oder die Schwebeausrichtung”, erklärt Musialski. “Die Software liefert dann zusätzlich zur äußeren Form auch die Form des Hohlraums im Inneren des Objektes, so dass es die Wunschvorgaben erfüllt.”

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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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