BMBF Verbundprojekt SIM-QPla "Spektrale Infrarot Mikroskopie mit Quantenlicht zur mobilen Mikroplastik-Analyse"; Teilvorhaben: KI-Analyse und IT-Infrastruktur

Abstract

Gesamtziel des Teilvorhabens von thyssenkrupp Materials DataflowWorks GmbH im Verbund SIM-QPla war die Analyse der FT-IR-Spektrogramme von Referenz-Mikroplastikpartikeln mittels eine DL-CNNs, sowie die Bereitstellung der IT-Infrastruktur. Im Projektzeitraum wurden die nachstehend aufgeführten Ergebnisse erzielt:

Strukturiertes Speichern der Daten als Grundlage für die KI-Modelle Training von DL-CNNs zur erfolgreichen Klassifikation von verschiedenen Mikroplastikpartikeln (PS, PP, PET) auf Basis künstlich verrauschter FT-IR-Spektrogramme Entwicklung und Bereitstellung einer Anwender-Software mit KI-Integration

Die Ziele des Teilprojekt von thyssenkrupp Materials DataflowWorks GmbH wurden aufgrund fehlender Realdaten in der Spektroskopie und ungenügenden Mikroskopiedaten nur teilweise erreicht. Insgesamt wurden die Infrastruktur-Themen erfolgreich umgesetzt und die Machbarkeit einer KI-Analyse auf Basis der vorliegenden Daten bewiesen. The overall objective of the subproject carried out by thyssenkrupp Materials DataflowWorks GmbH as part of the SIM-QPla consortium was to analyse the FT-IR spectrograms of reference microplastic particles using DL-CNNs and to provide the IT infrastructure. The following results were achieved during the project period:

Structured storage of data as a basis for AI models Training of DL-CNNs for the successful classification of different microplastic particles (PS, PP, PET) based on artificially noisy FT-IR spectrograms Development and provision of user software with AI integration

The objectives of the subproject by thyssenkrupp Materials DataflowWorks GmbH were only partially achieved due to a lack of real data in spectroscopy and insufficient microscopy data. Overall, the infrastructure subjects were successfully implemented and the feasibility of an AI analysis based on the available data was proven.