Machine Learning in Sim. zur Bildverbesserung Phase 1

Im Rahmen des Vorhabens 'Machine Learning in Simulation zur Bildverbesserung' (MLSim-BV) sollen F&T-Untersuchungen zur Bildverbesserung mittels künstlicher In-telligenz (KI) sowohl im Bereich des sichtbaren Lichts als auch im infraroten Bereich (zur thermischen Simulation) durchgeführt werden. Dabei ist eine optische Aufwertung der verbreitet genutzten Software Virtual Battlespace (VBS) 4 mit dem Ziel des Photorealismus zu erproben. Des Weiteren ist der infrarote Spektralbereich basierend auf RGB Bilddaten künstlich zu erzeugen. Langfristig sollen so diverse, an die jeweiligen Simulationsdaten angepasste KI-Algorithmen erzeugt werden, die zu höherem Photorealismus der Simulation führen. Diese sollen dann über eine einheitliche Datenbasis (bspw. SimDBw / ZGeoBw-DB) gemeinsam mit den für die jeweilige Simulation notwendigen Gelände-, Objekt- und sonstigen Daten den Nutzern bereitgestellt werden. Um eine zukünftige Integration solcher Enhancer in die Simulationslandschaft der Bundeswehr ermöglichen zu können, sollen die Ergebnisse des Vorhabens in Forschungs-vorhaben fließen, die sich mit dem Aufbau einer zentralen Datenbasis für Simulations-daten bzw. zentralen Diensten zur Versorgung der Simulationssysteme mit Simulationsdaten befassen. Daher sollen die Ergebnisse der Studie in die Vorhaben MF021 - "Datenraum SimD - Proof of Concept", MF029 - "Datenraum SimD - Demonstrator SimDBw" sowie FF013 - "Simulations- DatenManagement - SimDM" bzw. dessen eventuelle Nachfolgevorhaben einfließen. Sodass im Rahmen dieser Untersuchungen ein Konzept zur Integration der Enhancer entwickelt werden kann. Darüber hinaus sollen die entwickelten Tools im Vorhaben JF102 -"VirTuOS" erprobt und deren Einfluss auf den dort zu erzielenden Immersionsgrad untersucht werden.