Mit Künstlicher Intelligenz zu sicheren Banknoten

Professor Volker Lohweg präsentiert in San Francisco eine Weltneuheit - Nach Angaben der europäischen Zentralbank (EZB) zogen Polizei, Handel und Banken im Jahr 2019 in Deutschland 55.159 falsche Euro-Scheine aus dem Verkehr. Wer einmal Falschgeld angenommen hat, kann dies nicht mehr in echtes Geld rückerstatten lassen. Um Fälschungen so gut es geht zu verhindern, weisen Banknoten bestimmte Sicherheitsmerkmale auf. Weltweit gibt es mehr als 100 verschiedene Sicherheitsmerkmale, von denen aber nur ein Teil öffentlich bekannt ist. Sie verhelfen zur zweifelsfreien Unterscheidung von Falschgeld. Alt bewährt ist dabei der „Fühlen-Sehen-Kippen“- Test. Durch die Verwendung spezieller Druckverfahren erhalten die Banknoten ihre einzigartige Oberflächenbeschaffenheit, die sich fühlen lässt. Außerdem sind bestimmte Bildelemente wie z.B. ein Sicherheitsfaden oder das Porträtfenster zu sehen und durch Kippen ändert die Smaragdzahl auf dem Schein ihre Farbe. Zwar entwickeln sich die Drucktechniken für Banknoten ständig weiter, doch stellen sich Fälscher erfahrungsgemäß schnell auf die technischen Neuerungen ein. Ein Thema, an dem auch am Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) geforscht wird.

Seit zehn Jahren beschäftigen sich die inIT-Wissenschaftler der Arbeitsgruppe „Diskrete Systeme“ unter Leitung von Institutsleiter Professor Volker Lohweg mit der Produktion und Qualitätssicherung von Banknoten, dem Verschleiß sowie der Sicherheit an Bankautomaten.

Auf der Optical Document Security Conference (ODS), der weltweit wichtigsten und größten Konferenz für das Fachgebiet der Dokumentensicherheit, in San Francisco stellte Professor Lohweg mit seinem Paper zur Erstellung von sogenannten Intaglio-Sicherheitsmerkmalen für Banknoten erstmals eine Weltneuheit vor. „Wir zeigen weltweit das erste Mal eine neue, auf künstlicher Intelligenz (KI) basierte Methode, zur schnellen Erstellung von Intaglio-Linienmuster für Banknoten“, bestätigt Lohweg.

„Intaglio-Linien, die wir alle von Portraits oder anderen Motiven auf Banknoten kennen, wurden früher von Graveuren in Kupfer gestichelt und dann vervielfältigt – ein Vorgang der bis zu drei Monate dauern kann. Seit einiger Zeit werden zwar Motive durch Grafikprogramme erstellt, deren Daten anschließend Lasersysteme steuern, die die Gravur ersetzen, aber dieser Prozess kann ebenso einige Wochen in Anspruch nehmen, da der Graveur das Motiv am Rechner entwickeln muss. Unser Verfahren trainiert eine KI– was bis zu zwei Tagen dauern kann – aber anschließend entsteht ein Portrait innerhalb weniger Minuten. Der Graveur wird natürlich immer noch benötigt, um die zu lernenden Motive auszusuchen, aber die anstrengende Arbeit der Detailkreation übernimmt die Maschine. Erste Ergebnisse sind mehr als vielversprechend, dennoch ist sicherlich noch einige Forschungsarbeit notwendig, um einer KI einen Kunststil beizubringen.“, berichtet der anerkannte Experte für Dokumentensicherheit.

Auch wenn es noch einige Zeit und Arbeit benötigt, um den Prozess ganzheitlich umzusetzen, ist der Grundstein für die schnellere Erstellung eines Sicherheitsmerkmals gelegt und man ist damit den Fälschern wieder einen Schritt voraus.

Über das Institut für industrielle Informationstechnik (inIT):

Das Institut für industrielle Informationstechnik (inIT) der Technischen Hochschule OWL in Lemgo ist eine der führenden Forschungseinrichtungen auf dem Gebiet der industriellen Informationstechnik und beschäftigt derzeit mehr als 70 Mitarbeiter

Im inIT werden Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) mit den hohen Anforderungen der Automatisierungstechnik in Einklang gebracht. Industrielle Kommunikation, industrielle Bildverarbeitung und Mustererkennung, verteilte Echtzeit-Software, Computerintelligenz und Mensch-Technik-Interaktion bilden die fünf Kompetenzbereiche des Institutes. Geforscht wird unter dem Dach des Forschungs- und Entwicklungszentrum CENTRUM INDUSTRIAL IT (CIIT) auf dem Innovation Campus Lemgo. Das inIT ist eine der führenden Forschungseinrichtungen im BMBFSpitzencluster „Intelligente Technische Systeme OstWestfalenLippe - it's OWL".