Künstliche Intelligenz

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning verstehen und die Vorteile für Prüfprozesse nutzen durch deeplify-vision

Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet eine breite Menge von Algorithmen, die verwendet werden, um komplexe Probleme zu lösen. Die verwendeten Algorithmen basieren auf einer Symbiose aus Statistischer Physik, Logik und Neuroinformatik.

Deep Learning ist eine Gruppe von KI-Algorithmen, basierend auf „künstlichen neuronalen Netzen“. Diese Netze sind von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert. Aufgrund ihrer Größe und Komplexität können moderne neuronale Netze äußerst komplexe Aufgaben lösen. Dazu zählen z.B. das pixelgenaue Erkennen von Objekten auf Bildern, Übersetzen von Text in verschiedene Sprachen, Steuerung von Fusionsreaktoren.

Um entsprechend gut für das zu lösende Problem zu funktionieren, benötigen neuronale Netze eine große Menge an repräsentativen Daten. Diese Daten müssen die zu lernenden Zusammenhänge enthalten. Bei der Übersetzung von Sprachen bedeutet das z.B., dass der Satz sowohl in der Ausgangs- als auch in der Zielsprache vorliegen muss. Beim Erkennen von Objekten und Eigenschaften auf Bildern ist es notwendig, dass sowohl die Bilder als auch die entsprechenden Markierungen der Bilder vorhanden sein müssen. Liegen eine ausreichende Menge an Daten vor, funktionieren neuronale Netze für komplexe Probleme fast immer besser als andere Algorithmen und oft auch besser als der Mensch. Die Gründe dafür sind die Größe und Komplexität der neuronalen Netze, die es erlauben, eine riesige Menge an subtilen Zusammenhängen und Regelmäßigkeiten zu erlernen. Ein bekanntes Beispiel: Neuronale Netze können Brustkrebs auf Röntgenbildern oft vor jedem Menschen erkennen.

Vorteile von Deep Learning für Prüfunternehmen

Die zerstörungsfreie Werkstoffprüfung ist ein zentrales Instrument für die Qualitätsprüfung in der herstellenden Industrie. Häufig müssen kleine, komplexe und variable Eigenschaften wie Schäden etc. erkannt werden. Dafür wird speziell ausgebildetes und erfahrenes Personal benötigt. Deep Learning kann verwendet werden, um das Personal zu entlasten, höhere Erkennungsraten zu generieren und den Prüfprozess zu beschleunigen, indem sie einen großen Teil der Prüfung autonom durchführen. Dabei werden neuronale Netzwerke auf die entsprechenden Daten der Prüfprozesse angelernt.

Warum deeplify-vision?

Gängige Software für Deep Learning basierte Bilderkennungen ist oft zu unflexibel für Prüfprozesse. Gründe hierfür sind das unflexible Verwalten und Kuratieren der Daten und die nicht auf das individuelle Problem anpassbaren Algorithmen. Beide Probleme können mit deeplify-vision gelöst werden. Eine Fusion aus automatischer Software und manueller Strukturierung der Daten und Algorithmen durch KI-Experten ermöglicht den schnellstmöglichen Einsatz der perfekt zugeschnittenen KI-Lösung. Weiterhin unterstützt deeplify-vision neben gängigen 2D-Bildern auch Ultraschall- und 3D Diagnostik.

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