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5. Hackathon: KIKS - Künstliche Intelligenz und Kunstoffe
Von Marvin Craes, Lena Ferber und Johanna Kutschenreuter am 12. Dezember 2024
In diesem Jahr haben wir uns für unseren 5. Hackathon einem spannenden Forschungsprojekt gewidmet: KIKS (Künstliche Intelligenz und Kunststoffe). Dieses Projekt hat das Ziel, eine digitale, KI-basierte Plattform zu entwickeln, um das Finden von nachhaltigen Kunststoffen und die Herstellung von nachhaltigen Kunststoff-Rezepturen zu vereinfachen.
Ein Hackathon mit neuen Gesichtern und frischen Ideen
Das Ehrenmüller Team ist seit dem letzten Hackathon stark gewachsen, und so war klar: Dieses Jahr brauchen wir mehr Zeit und Raum, um gemeinsam außerhalb des Arbeitsalltags an einem Projekt arbeiten zu können. Die Lösung? Ein zweitägiger Hackathon in einer gemütlichen Unterkunft im malerischen Wertach. Hier hatten wir nicht nur Schlafplätze für alle, sondern auch eine inspirierende Umgebung, um voller Elan und Energie konzentriert arbeiten zu können.
Der Ablauf
Beide Tage starteten mit einem gemeinsamen Frühstück zur Stärkung und Versorgung mit ausreichend Koffein. Anschließend wurde in Kleingruppen intensiv an verschiedenen Themen des KIKS Kosmos getüftelt. Zum Mittagessen gab es selbstgemachte Bowls und zur Überwindung des Mittagstiefs eine kleine Wanderung durch das schöne Örtchen – vorbei an Kühen und Kälbern, verlassenen Kuhwiesen und durch ein kurzes Waldstück zurück. So erfrischt ging es im Anschluss wieder intensiv an die Arbeit. Es wurde geplant, diskutiert, getestet und gecoded. Ausklang fand der schöne, aber auch anstrengende erste Tag des Hackathons mit einem selbstgekochten Chilli sin Carne, Bier und Brett- und Karten Spielen. Auch am zweiten Tag wurde eifrig weiter gehackt, um nach dem Mittagessen den anderen Gruppen die Ergebnisse der zwei intensiven Arbeitstage zu präsentieren.
Die Vorbereitung: Großes gemeinsames Ziel des Hackathon war es, wissenschaftliche Daten aus Papern, Diagrammen und Kunststoff Datenblättern mit Hilfe von KI für das Forschungsprojekt nutzbar zu machen. Außerdem sollten für die Plattform Marketing und UX-Design Vorschläge erarbeiten werden. Schon vor dem Event wurden dafür Arbeitsgruppen definiert, um effizienter zu arbeiten und die Expertise jedes Einzelnen zu nutzen. Diese teilten sich in drei Kategorien auf.
Die Arbeitsgruppen im Detail
Diagramme: Die erste Gruppe hatte zum Ziel, aus wissenschaftlichen Papern Diagramme zu extrahieren, zu klassifizieren und die darin abgebildeten Daten auszulesen.
Paper & Datenblätter: Die zweite Gruppe versuchte mit Hilfe von Sprachmodellen Informationen aus wissenschaftlichen Papern und Datenblättern auszulesen, zu validieren und in einer Datenbank abzuspeichern.
Marketing & UX-Design: Die dritte Gruppe hatte auf der Marketingseite das Ziel ein Logo sowie einen Flyers zu erstellen inkl. Kundenumfrage für die Kunststoffmesse „Greener Manufacturing Conference & Expo“ in Köln. Außerdem sollte das UX-Design der KIKS-Plattform optimiert werden.
Diagramme: KI trifft auf Datenextraktion
Da Diagramme in wissenschaftlichen Arbeiten sehr unterschiedlich aussehen können, mussten zunächst unterschiedliche Diagramme in Paper gefunden und extrahiert werden, bevor diese mit Hilfe eines speziellen Klassifizierers kategorisiert werden können. Uns interessierte nämlich nur eine spezielle Art von Diagrammen: Mischungsdiagramme von Kunststoffen.
Die Vorgehensweise für die Extraktion der Diagramme gestaltete sich wie folgt:
- Mit Hilfe von Amazon textract haben wir alle Abbildungen aus den Papern gezogen
- Mit einem Vision Transformer haben wir die Abbildungen danach klassifiziert, ob es Mischungsdiagramme sind oder nicht
- Im Vorfeld wurde dafür ein Trainigsdatensatz erstellt, der entsprechende Mischungsdiagramme enthält
Der zweite Teil der Gruppe beschäftigte sich damit, Ansätze zur automatischen Erkennung der Bestandteile von Mischungsdiagrammen zu untersuchen. Der Fokus lag dabei auf drei Kernaufgaben:
- Lokalisieren der einzelnen Diagramm Komponenten
- Klassifizieren der Elemente
- Extrahieren der korrekten Werte aus den Graphen
Da die Entwicklung eines komplett neuen Modells in nur zwei Tagen unrealistisch ist, konzentrierte sich das Team auf die Nutzung bereits existierender KI-Modelle. Ziel war es, verschiedene Ansätze zu kombinieren und diese auf die spezifischen Anforderungen von Mischungsdiagrammen anzupassen. Dazu wurden unterschiedliche Ansätze recherchiert und auf den Anwendungsfall angewendet.
Lösung: CACHED: Context-Aware Chart Element Detection
Paper & Datenblätter
Die Gruppe Paper & Datenblätter hatte die Aufgabe, Informationen aus dem Fließtext wissenschaftlicher Paper und aus Tabellen von Kunststoff Datenblättern auszulesen. Da Large Language Modelle wie ChatGPT derzeit in aller Munde sind, wollten wir diesen Ansatz zur Extraktion von Daten aus PDF Dokumenten testen.
Wir nutzten dafür die von Microsoft Azure bereitgestellte API für die Chat GPT 4 Modelle und erarbeiteten folgenden Arbeitsplan:
- Ansteuerung der API mit Hilfe von Python
- Prompt Engineering zur Definition eines geeigneten Prompts und Kontexts
- Gewährleistung des Rückgabewertes als .csv – Datei
- Speichern der Daten in eine Datenbank
- Benchmarking: Bewerten der Ausgaben
Marketing und UX-Design:
Im Team „Marketing und UX-Design“ lag der Fokus darauf, KIKS nicht nur funktional, sondern auch optisch ansprechend zu gestalten. Die Gruppe arbeitete an einem einheitlichen Logo und einem prägnanten Slogan, der die Botschaft der Plattform klar vermittelt. Zudem sollte eine Umfrage erstellt werden, die sowohl auf Flyern als auch auf Messen per QR-Code zugänglich ist. Ziel der Umfrage war es, potenzielle Kollaborationen und Nutzer:innen für die Plattform zu identifizieren sowie wertvolle neue Ideen und Use Cases zu sammeln. Die Fragen reichen von persönlichen Informationen der Teilnehmer:innen über Daten zu ihrem Unternehmen (z. B. Branche, Unternehmensgröße und Jahresumsatz) bis hin zur Bereitschaft, Datenblätter für Kunststoffrezepturen zur Verfügung zu stellen.
Technisches Know-How? Kein Problem für unser Marketing
Auch der technische Teil blieb in dieser Gruppe nicht unberührt. So wurde die Basis der Plattform, einen Nearest Neighbour-Algorithmus, der zwar funktionierte, aber keine übersichtlichen und intuitiven Ergebnisse lieferte, aufgegriffen. Das Team überlegte sich hierzu eine klar strukturierte Ein- und Ausgabemaske, die für Nutzer:innen einfach zu bedienen ist.
Dabei wurden wichtige Kriterien definiert, um die Plattform nicht nur benutzerfreundlich, sondern auch zukunftsorientiert zu gestalten. Dazu zählten unter anderem:
- Die Möglichkeit, einen Nearest Neighbour mit nachhaltigen Labels zu suchen (z. B. biobasiert, bioabbaubar).
- Die klare Darstellung von Einheiten für Materialeigenschaften wie Dichte, die z. B. in kg/m³ eingetragen werden müssen.
Parallel dazu beschäftigte sich das Team mit der Composite Prediction, einer Funktion, die Anwender:innen helfen soll, Materialkombinationen präziser vorherzusagen. Dieses Konzept wurde ebenso visualisiert wie die Ein- und Ausgabemaske des Nearest Neighbour – und zwar auf übersichtlichen Plakaten, die den gesamten Workflow verständlich darstellen.
Nearest Neighbor UX - Vorher
Nearest Neighbor UX - Nachher
Fazit:
Während des Hackathons wurden viele verschiedene innovative Ansätze verfolgt, um komplexe Herausforderungen des Forschungsprojekts zu lösen. Das Team hat damit eindrucksvoll gezeigt, in welcher Bandbreite und fachlicher Tiefe es sich mit State-of-the-Art Technologien auskennt und umgehen kann. Der Hackathon war damit fachlich ein absoluter Erfolg, aber auch das Zwischenmenschliche kam nicht zu kurz. Das Team hat sich während der gesamten Zeit selbständig organisiert, die Arbeitspakete ausgearbeitet und gewinnbringende Ergebnisse erzielt. Innerhalb der kleinen Gruppen kann jedes Teammitglied seine/ihre Expertise einbringen und sorgt so für ein starkes Gesamtergebnis. Zudem sorgt das ganze Drumherum, wie Frühstück, Abendessen und Spaziergänge für gute Laune und stärkt den Zusammenhalt innerhalb des Teams.
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