Corona-Schnelltests sind für viele mittlerweile Alltag geworden, auch für blinde und sehbeinträchtigte Menschen stellt die Durchführung der Tests kein Problem dar. Beim Ablesen des Ergebnisses auf der Testkassette sind sie jedoch oft auf die Hilfe anderer angewiesen. Bereits Anfang des Jahres hatten Mitarbeiter*innen des InnovationLabs im IT-Referat (RIT) deshalb ein Konzept für die automatisierte Erkennung von Corona-Selbsttests für blinde und sehbeinträchtigte Menschen erarbeitet. Ziel war eine Lösung, bei der durch künstliche Intelligenz (KI) Fotos von SARS-CoV-2-Schnelltests ausgewertet werden. Mit diesem Konzept hat das Team jetzt den „TUM.ai Makeathon AI4SocialGood“ gewonnen.
Gastgeber des Makeathons von 23. bis 24. April war die Technische Universität München (TUM). Der Name der Veranstaltung ist angelehnt an den Begriff Hackathon, ein Format, bei dem die Teilnehmenden während der Dauer des Events zu konkreten Fragestellungen softwarebasierte Ergebnisse erarbeiten. AI steht für Artifical Intelligence (Künstliche Intelligenz), außerdem waren sozial wertvolle Ergebnisse gewünscht. Mehr als 250 Studierende hatten in Teams 48 Stunden Zeit, um Lösungen für eine der Challenges zu entwickeln, eine Live-Demoversion zu programmieren und das Ergebnis der Jury zu präsentieren. Die Aufgabenstellungen waren von neun Unternehmen und NGOs zum Themengebiet „Künstliche Intelligenz für das Gemeinwohl“ eingereicht worden.
Das Team aus dem IT-Referat hatte sich bei der Erarbeitung an die eigenen Kolleg*innen gewandt. So waren die Beschäftigten der Stadt aufgerufen, Fotos von ihren Schnelltests einzuschicken, um die künstliche Auswertungs-Intelligenz mit vielen Daten zu füttern. Auf Initiative der IT-Referat-Mitarbeiter*innen wurde beim Makeathon nun die auf künstlicher Intelligenz basierte App-Lösung „CoVision“ entworfen. Das Konzept über- zeugte die Jury und das Team „CoVision“ wurde Gesamtgewinner. Der Prototyp ist bereits online verfügbar, wann genau das Gewinnerkonzept umgesetzt wird, ist aktuell noch offen.
Weitere Informationen unter https://muenchen.digital/blog/covision.