Janssen Special Award 2018

Der Bienen-Bildverarbeitungsalgorithmus imitiert die räumliche Summation von Photonen in ähnlicher Weise wie sie im Auge bzw. Gehirn von nachtaktiven Bienen gefunden wurde. Bei herkömmlicher Bildkontrastierung bleibt entweder das Bild dunkel, oder es wird das Sensorrauschen stark verstärkt. Der innovative Bienenalgorithmus führt vier Bildbearbeitungsschritte aus um den Bildkontrast zu verstärken und das Rauschen zu minimieren.

Als Zoologe beforschte Manfred Hartbauer seit mehr als 18 Jahren die sensorische Verarbeitung von Umweltreizen bei Heuschrecken und anderen Insekten. Sein Schwerpunkt in der Vergangenheit lag im Bereich der akustischen Signalverarbeitung bei tropischen Laubheuschrecken. Dabei ist es ihm gelungen mit Hilfe von modernen elektrophysiologischen Methoden und Verhaltensversuchen die Signaldetektion unter stark verrauschten Bedingungen zu entschlüsseln. Unter anderem zeigte sich, dass die bevorzugte Wahl von Weibchen zwischen nicht perfekten synchronen Signalen eine Folge der sensorischen Unterdrückung von Echos ist. Damit selektieren Weibchen einer zirpenden Laubheuschreckenart (Mecopoda elongata) jene Männchen, die ihre periodischen Signale etwas früher erzeugen als Konkurrenten. In einer anwendungsorientierten Publikation hat Manfred Hartbauer einen dezentralen Schwarmalgorithmus beschrieben, der in der Lage ist einen Schwarm von Mikroroboter für Reinigungsaufgaben zu steuern. In dieser tropischen Heuschreckenart konnte er auch nachweisen, dass eine schmale Frequenzbande bei 2 kHz entscheidend ist, damit arteigene Empfänger die akustische Maskierung, die durch den Gesang einer Schwesternart verursacht wird, unterdrücken. Inzwischen ist die neuronale Grundlage dieses Frequenzfilters genauer erforscht worden und dabei wurden auch noch zwei weitere Mechanismen der Rauschunterdrückung auf neuronaler Ebene gefunden.

Seit einigen Jahren beschäftige sich Manfred Hartbauer mit der visuellen Informationsverarbeitung von Insekten mit besonderen sensorischen Fähigkeiten. Dazu zählen schwärmende afrikanische Wanderheuschrecken mit besonders effizienter Kollisionsvermeidung und nachtaktive Bienen, die 19 mal lichtempfindlichere Augen haben als die heimische Honigbiene. Die Erforschung der Kollisionsdetektorneurone der Heuschrecken führte zur Entwicklung einer bionischen Kollisionsvermeidungsmethode, die in der Lage ist mit einfachen mathematischen Berechnungen ein drohendes Kollisionsrisiko auf Basis eines Videos zu berechnen. Da beide Augen die Bewegungsinformation extrahieren und diese Information auf jeweils ein Kollisionsdetektorneuron übertragen, ist dieses Insektenmodell besonders gut geeignet um moderne, kostengünstige Kollisionsdetektoren zu entwickeln. In einer Publikation hat er einen bionischen Kollisionsdetektoralgorithmus beschrieben, der im Straßenverkehr zum Einsatz kommen kann. Dabei wird das Video von Ego-perspektiven Kameras verwendet, um rasch eine drohende Kollision zu berechnen und gegebenenfalls eine Ausweichrichtung vorzuschlagen. Derzeit läuft zu diesem Thema ein FFG finanziertes Sondierungsprojekt (Take Off call) in Zusammenarbeit mit dem Joanneum Research in Weiz und einer Drohnenfirma in Wien (Dynamic Perspective).

Ziel dieses Sondierungsprojektes ist es die technischen Möglichkeiten eines insektenaugen-ähnlichen Kollisionssensor für Drohnen zu erforschen. Die Beschäftigung mit den nachtaktiven Insekten ist ein besonders spannendes Thema für bionische Anwendungen, da die Mechanismen von äußerst lichtempfindlichen Augen die vielversprechende Vorlage für innovative Nachtsichtalgorithmen darstellen. Ein solcher Algorithmus wurde von Manfred Hartbauer zum Patent (Gebrauchsmuster) angemeldet und ist in der Lage sehr dunkle Bilder zu kontrastieren und das verbleibende Rauschen zu entfernen. Unter anderem kann dieser Algorithmus dafür verwendet werden, um bessere digitale Nachtsichtgeräte zu bauen, das Bleichen bei Fluoreszenzaufnahmen zu minimieren und Scheinwerfer von Drohnenkameras überflüssig zu machen. Bei den letzten beiden Anwendungen wird eine Farbbild-taugliche Version des Bienenalgorithmus verwendet. Im Zuge eines AWS finanzierten PRIZE Projektes wird unter Zusammenarbeit mit der FH Joanneum und der Klinischen Abteilung für Allgemeine Radiologische Diagnostik ein Prototypen mittels FPGA Technologie gebaut, der in ca. 0.5s aus einem schwach belichteten Röntgenbild ein normal kontrastiertes und entrauschtes Bild erzeugt. Durch diese innovative Methode, genannt Bienenalgorithmus, könnte die Röntgendosis bei der Brustkrebsvorsorge wesentlich reduzieren werden.