Professor Andreas Schütze en zijn team van experts op het gebied van meet- en sensortechnologie aan de Universiteit van Saarland hebben een gratis tool voor gegevensverwerking uitgebracht genaamd Dave - een MATLAB-toolbox die snelle evaluatie van signalen mogelijk maakt, patroonherkenning en datavisualisatie bij het verwerken van enorme datasets. De gratis software maakt zeer grote hoeveelheden gegevens mogelijk, zoals die geproduceerd door moderne sensorsystemen, te verwerken, geanalyseerd en visueel weergegeven zodat onderzoekers hun meetsystemen interactief kunnen optimaliseren.

Leden van het onderzoeksteam zullen van 1 tot 5 april aanwezig zijn op de Hannover Messe (hal 2, Stand B46) waar ze uitleg zullen geven over hun open source software. De broncode van de MATLAB-toolbox "Dave—Data Analysis and Verification/Visualisatie/Validation Environment' is gepubliceerd op http://www.lmt.uni-saarland.de/dave.

Wanneer ingenieurs experimenten uitvoeren met sensorsystemen, ze verzamelen enorme hoeveelheden gegevens en hebben talloze signalen om te analyseren, met als resultaat:dingen hebben de neiging om heel snel heel ingewikkeld te worden. Jongleren met alle getallen die binnenstromen van de sensoren kan een enorme uitdaging zijn. Een van de belangrijkste taken bij het configureren van een sensorsysteem is het optimaliseren van de parameters en variabelen zodat de resultaten zinvolle informatie opleveren. Welke instellingen eigenlijk de optimale zijn, is iets dat de onderzoekers doorgaans heuristisch moeten bepalen - en dat kan enige tijd duren. Als de gekozen relaties niet geschikt blijken te zijn, de hele getallenpuzzel stort gewoon in.

De nieuwe software helpt onderzoekers en bedrijven door de datajungle te navigeren. In plaats van te vertrouwen op een conventionele en tijdrovende aanpak van vallen en opstaan, de nieuwe software stelt in feite de vraag "Wat gebeurt er wanneer...?"

"Telkens wanneer we onze gassensoren gebruiken om luchtverontreinigende stoffen te meten, we worden geconfronteerd met hetzelfde oude probleem van het analyseren van grote hoeveelheden gegevens en het herkennen van signaalpatronen. Als we onze sensoren gevoeliger en selectiever willen blijven maken, we moeten weten of zeer fijne aanpassingen aan de sensoren zelf en aan de analyse ook daadwerkelijk de gewenste verbeteringen in gevoeligheid en selectiviteit opleveren. Maar er zijn talloze manieren waarop sensoren kunnen worden aangepast. We willen zo snel mogelijk de beste paden kunnen identificeren, of, even, om snel de onproductieve paden te detecteren en te verwerpen, " legt professor Andreas Schütze uit. "Over een periode van vele jaren en over talrijke onderzoeksprojecten, we hebben software ontwikkeld die ons helpt dit doel te bereiken. De software maakt gebruik van machine learning-methodologieën en stelt ons in staat om snel patronen te identificeren, om gegevens netjes te evalueren en onze resultaten te visualiseren, ", zegt Schutze.

De softwaretool is beschikbaar onder een copyleft-licentie. Volgens de regels voor auteursrechten, eventuele aanpassingen van het originele werk, zoals wijzigingen of verbeteringen zijn ook gebonden aan dezelfde licentie die het oorspronkelijke werk dekt. "Iedereen mag de open source software gebruiken, op voorwaarde dat wanneer de resultaten worden gepubliceerd, de auteurs verwijzen naar Dave, ", zegt Schutze.

Met de softwaretool Saarbrücken kan elke hoeveelheid sensorgegevens worden verwerkt. De software helpt om snel de beste paden te vinden. "Dave is het tegenovergestelde van een zwarte doos. De software maakt de berekeningen volledig transparant. Het laat de gebruiker zien dat wanneer hij een bepaalde parameter wijzigt, het heeft een specifiek aanwijsbaar gevolg. De visualisatiemodules in Dave maken het ook makkelijker om een ​​meetsysteem te optimaliseren. De gebruiker kan doorlopen, verschillende varianten uittesten en visualiseren, en dat helpt de gebruiker om snel en efficiënt de meest kansrijke varianten te vinden, " legt Manuel Bastuck uit, een onderzoeksassistent in het Measurement Technology Lab en de ontwikkelaar van de Dave-software.

"Dave gebruiken als hulpmiddel, we waren in staat om snel enkele veelgeprezen resultaten te behalen op het gebied van conditiebewaking in "Industry 4.0"-toepassingen. De resultaten hielpen niet alleen om het meetprobleem zelf op te lossen, maar ook om het meetsysteem eenvoudiger en kosteneffectiever te configureren, ", zegt Andreas Schütze.