Im Schuljahr 2024/25 präsentierten die Schüler Timon Germin und Timo Perzi aus der 5AHEL eine innovative Diplomarbeit mit hoher Praxisrelevanz. In Kooperation mit Eaton Industries (Austria) GmbH entwickelten sie ein neuartiges Arc Fault Detection Device (AFDD), das mithilfe künstlicher Intelligenz gefährliche Lichtbögen von harmlosen Schaltlichtbögen zuverlässig unterscheiden kann.
Herkömmliche Schutzgeräte stoßen bei dieser Aufgabe häufig an ihre Grenzen. Der entwickelte Prototyp der HTL-Schüler geht einen Schritt weiter: Eine eigens entworfene Leiterplatte misst verschiedene elektrische Größen, darunter Hochfrequenzanteile des Stroms. Diese Daten werden an einen leistungsstarken STM32 Cortex-M4 Mikrocontroller übertragen, wo ein neuronales Netzwerk in Echtzeit entscheidet, ob ein Stromkreis aus Sicherheitsgründen zu unterbrechen ist.
Die Software basiert auf TensorFlow Lite und wurde in enger Verknüpfung mit Deep-Learning-Modellen in Google Colab trainiert und optimiert. Umfangreiche Tests zeigten, dass das KI-basierte System eine deutlich höhere Erkennungsgenauigkeit bietet als herkömmliche Geräte.
Das Ergebnis ist ein voll funktionsfähiger Prototyp, der nicht nur den hohen technischen Anspruch einer HTL-Diplomarbeit widerspiegelt, sondern auch großes Potenzial für den künftigen Einsatz in der Gebäudetechnik besitzt. Eaton prüft bereits eine Weiterentwicklung hin zu einem marktreifen Produkt.
