FACE-Projekt auf der AIIoT 2026 in Seattle vorgestellt

Forschung aus Siegen im internationalen Austausch: Auf der IEEE World AI IoT Congress (AIIoT) 2026 in Seattle präsentierte die Universität Siegen aktuelle Forschungsergebnisse aus dem Projekt FACE zur effizienten Verarbeitung und Analyse von EKG-Daten auf Edge-Systemen. 

Im Rahmen der 2026 IEEE World AI IoT Congress (AIIoT) in Seattle wurde das Forschungsprojekt FACE einem internationalen Fachpublikum vorgestellt. Die Konferenz bringt Forschende aus den Bereichen künstliche Intelligenz, Internet of Things, Edge und Cloud Computing sowie datengetriebene Anwendungen zusammen und bietet damit ein internationales Forum für aktuelle Entwicklungen an der Schnittstelle zwischen KI und vernetzten Systemen. Die AIIoT 2026 fand vom 20. bis 22. Mai 2026 in Seattle, Washington, statt. 

Im Mittelpunkt der Präsentation der Universität Siegen stand das Paper „Benchmarking Framework for ECG Preprocessing Algorithms: Method and Comparison for Edge Computing“. Die Arbeit beschäftigt sich mit der systematischen Untersuchung und Vergleichbarkeit von Verfahren zur Vorverarbeitung von Elektrokardiogrammen (EKG) im Hinblick auf deren Einsatz auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten. Das Paper entstand im Umfeld der Forschungsarbeiten des FACE-Projekts und wurde im Rahmen der AIIoT 2026, mit der DOI „https://doi.org/10.1109/AIIoT68874.2026.11569553“, veröffentlicht.

Die Vorverarbeitung von EKG-Signalen stellt einen wichtigen Bestandteil KI-gestützter Analyseketten dar. Insbesondere bei einer Verarbeitung direkt auf Edge-Geräten müssen neben der Qualität der Signalverarbeitung auch technische Anforderungen wie Rechenaufwand, verfügbare Ressourcen und die Eignung für eine zeitnahe Verarbeitung berücksichtigt werden. Ein systematisches Benchmarking ermöglicht es, unterschiedliche Algorithmen unter vergleichbaren Bedingungen zu untersuchen und damit geeignete Verfahren für konkrete Edge-Computing-Szenarien auszuwählen. 

Diese Fragestellung ist von besonderer Bedeutung für das FACE-Projekt, in dem KI-basierte Methoden für die automatisierte Analyse großer Mengen von Langzeit-EKG-Daten entwickelt werden. Ziel ist es, Auffälligkeiten zuverlässiger zu erkennen und medizinische Diagnoseprozesse zu unterstützen. Dabei werden insbesondere Ansätze untersucht, die Edge- und Cloud-Computing miteinander verbinden und eine effiziente Verarbeitung von EKG-Daten ermöglichen. 

Die Präsentation auf der AIIoT 2026 bot die Möglichkeit, die bisherigen Forschungsarbeiten des FACE-Projekts mit einem internationalen Fachpublikum zu diskutieren und unterschiedliche Perspektiven auf Edge AI, medizinische Signalverarbeitung und ressourceneffiziente KI-Systeme zusammenzuführen. Der fachliche Austausch lieferte zugleich neue Impulse für die weitere Entwicklung effizienter und praxisnaher Verfahren zur KI-gestützten EKG-Analyse.