INDUSTRIELLE AUTOMATION 5/2023

BENUTZERFREUNDLICHE SYSTEME MACHEN KI-VISION INDUSTRIETAUGLICH
SO KLAPPT’S MIT DER
KÜNSTLICHEN INTELLIGENZ
Vielen Unternehmen mangelt es an Fachwissen und Zeit, um sich detailliert in
das Thema Künstliche Intelligenz (KI) einzuarbeiten und die Automatisierung
bestehender Prozesse voranzutreiben. Dabei steht die notwendige Hardware
für einen effizienten Einsatz längst zur Verfügung. KI-Plattformen mit nutzerfreundlicher
Software können Probleme bei der Implementierung überwinden
und die Anwendung von Bildverarbeitungssystemen in der Industrie auf eine
weitere Stufe heben.
KI-Lösungen mit Machine Learning (ML) unterscheiden sich
in der Herangehensweise stark von der klassischen regelbasierten
Bildverarbeitung. Im Gegensatz zur manuellen
Entwicklung eines Programmcodes findet beim Machine
Learning ein Lernprozess mit geeigneten Bilddaten statt. Die Herausforderung
für Anwender besteht dabei darin, diese Daten in
einer aussagekräftigen Anzahl und Qualität zur Verfügung zu stellen.
In der Praxis werden für den Lernprozess teilweise Bilder mit
unwichtigem Inhalt, schlechter Beleuchtung, Unschärfe oder auch
falschen Annotationen zur Verfügung gestellt. Allesamt Faktoren,
die ein erhöhtes Fehlerrisiko bergen und zuverlässige Vorhersagen
des Systems beeinträchtigen können. Die Schlüsselkompetenzen
für die Arbeit mit ML-Methoden sind also nicht dieselben wie bei
der regelbasierten Bildverarbeitung – und die Bereitstellung von
Hardware allein reicht dafür nicht aus.
SOFTWARE ALS WEGBEREITER
Die künstliche Intelligenz muss getestet, validiert, nachtrainiert
und schließlich in die Anwendung integriert werden, um einen
produktiven Workflow zu garantieren. Dass dazu nicht zwingend
ein Systemprogrammierer nötig ist, zeigt beispielsweise IDS mit
seiner IDS NXT Plattform. Die Idee dahinter: Mit den richtigen,
aufeinander abgestimmten Werkzeugen kann jede Benutzergruppe
das Potential der KI-Vision voll nutzen, ohne viel Zeit und
Kosten in den Aufbau neuer Kernkompetenzen zu stecken.
Spezialwissen für das Trainieren neuronaler Netze und das
Programmieren eigener Anwendungen lassen sich für viele einfache
KI-Workflows in den Werkzeugen verpacken. So können
Benutzer ihre individuellen Anforderungen umsetzen und es ist
bereits für technisch versierte Mitarbeitende möglich, die künst-
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