Aileen Seebauer

Dr. Joachim Hoffmann

Presse-Service

Ob in Joghurt oder Marmelade – sichtbare Fruchtstücke stehen für Qualität und eine schonende Verarbeitung. Kennzeichen dafür sind neben der Anzahl der Stücke, deren natürliche Erscheinung etwa in Farbe, Form und Festigkeit. Im Projekt „Beschädigungspotential von Früchten“ untersuchen Forscher des KIT und der Technischen Universität Berlin daher, wie sich diese Eigenschaften bei der Verarbeitung der Fruchtstücke in industriellen Anlagen erhalten lassen. „Besonderes Augenmerk liegt auf Rohrsystemen, in denen der Transport der Stücke in Flüssigkeiten stattfindet“, erklärt Mathias J. Krause, der das Projekt seitens des KIT leitet. Schädigungen treten hier verstärkt in Kurven, Abzweigungen oder bei Querschnittsänderungen der Rohrelemente auf. Erhöhte Strömungsgeschwindigkeiten und Verwirbelungen verursachen an diesen Stellen häufig einen Zusammenprall der Früchte untereinander oder mit einer Rohrwand. Die Ergebnisse des Projekts fließen direkt in die Entwicklung besserer Transportanlagen und Verarbeitungsprozesse ein. „Wir gehen davon aus, dass sich unsere Erkenntnisse auch auf die gemüseverarbeitende Industrie übertragen lassen“, so Krause. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) fördert das Vorhaben bis 2022. (jho)

Datenschutzfreundliche Überwachung in Zeiten der Corona-Pandemie

Im anhaltenden Kampf gegen die Verbreitung des neuartigen Coronavirus COVID-19 haben zahlreiche Regierungen das Tragen von Masken als wirksame Gegenmaßnahme empfohlen – oder verpflichteten ihre Bürgerinnen und Bürger sogar dazu. Um die Einhaltung der Maskenpflicht in öffentlichen Räumen wie Restaurants oder Straßenbahnhaltestellen durch die Behörden sicherzustellen, entwickeln Forscherinnen und Forscher des KIT nun ein neuartiges Konzept für ein Videosystem. „Es gibt bisher nahezu keine wissenschaftlichen Arbeiten, die sich mit der bildbasierten Erkennung von Masken in Zeiten von Pandemien beschäftigen“, sagt Niklas Kühl vom Karlsruhe Service Research Institute des KIT. Das Forscherteam erstellt nun ein datenschutzfreundliches Maskenerkennungs-Videosystem.  Es soll die Privatsphäre wahren und persönliche Daten schützen. In ihrer Arbeit demonstrieren die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedene Optionen, um solche Systeme mit einer Künstlichen Intelligenz zu realisieren. Dabei ist es möglich, personenbezogene Daten des Gesichts zu entfernen und trotzdem zuverlässig das Tragen von Masken zu erkennen. Weitere Informationen: https://www.ksri.kit.edu/news_3289.php (ase)