Publikationen2020-02-12T11:16:47+00:00

Automatisierte Datenauswertung im Vergleich

Erstmalig wurde der Vorteil von hoch-automatischer Datenauswertung in Bezug auf den öffentlichen Tsinghua-Tencent 100K Benchmark in den Dimensionen Kosten, Qualität, Quantität und Dauer bewertet. Finde heraus wie gut Menschen im direkten Vergleich zu aktueller KI abschneiden und welche Fehler typischerweise auftreten.

Hoch-automatische Datenauswertung ist eine Voraussetzung zur Erzeugung von Datensätzen in hoher Qualität in einer Größenordnung von Millionen Trainingsbeispielen und hunderten individuellen Klassen. Über die erheblichen Einsparpotentiale in den aktuellen Anwendungen hinaus kann KI so völlig neue Anwendungsbereiche in der Industrie erschließen.

Laden Sie die Auswertung herunter

Test Advantech MIC-730AI

Wir haben das neue Advantech MIC-730AI KI Inference System basierend auf dem NVIDIA Xavier getestet. Das passiv gekühlt System kommt ohne machanische Teile aus und zeichnet sich durch einen geringen Stromverbrauch aus. Es kann flexibel erweitert und monitiert werden und ist daher für industrielle KI Anwendungen bestens geeignet. Im Vergleich zu einem Industrie-PC hat das System ein deutlich besseres Verhältnis von Leistung zu Verbrauch und ist somit auch für anspruchsvolle KI Anwendungen geeigent. Das auf Ubuntu Linux basierende Betriebssystem verfügt über die gleiche Umgebung wie ein PC mit GPU.

Laden Sie den vollständigen Test herunter

Testbericht im InVision Magazin

Fallstudie: KI in 20 Tagen

Was kann ein KI Projekt mit 20 Tagen Gesamtaufwand erreichen, wenn man ohne Daten anfangen muss?

Ziel der Studie war es ein repräsentatives Szenario zu wählen, dass eine hohe Übertragbarkeit auf die meisten Anwendungsfälle garantiert. Daher wurden folgende Anforderungen gestellt:

  • Keine Daten
  • Kleine Objekte in großer Entfernung zu Kamera
  • Unkontrollierte Lichtbedingungen
  • Komplexer Hintergrund
  • Dynamische Szenen
  • Bis zu 50 m/s Relativgeschwindigkeit
  • Mobile Installation
  • Maximal 30 Watt Stromverbrauch
  • Keine Cloud
  • Daten aus dem öffentlichen Raum

Laden Sie die Fallstudie herunter

KI Lösungen Industrie

KI Industrialisierung

Während praktisch alle Voraussetzungen erfüllt sind, verhindern die heutigen Methoden zur Datengewinnung nicht nur eine allgemeine Verbreitung, sondern hemmen auch die Ausschöpfung des vollen Potenzials von Künstlicher Intelligenz. Wir beschreiben einen neuartigen Ansatz für die Datenproblematik, den wir als Eckpfeiler für eine Anwendung von KI in der Breite betrachten.

Whitepaper herunterladen

Positionspapier zu Ethik und Erklärbarkeit der künstlichen Intelligenz

Die Evotegra GmbH beteiligt sich an der aktuellen Diskussion mit einem kompakten 2-seitigen Positionspapier

Die diskutierten Fragen sind:

  • Was ist eine KI?
  • Wie ist das Verhältnis von KI zu aktuellen Systemen?
  • In welchem Kontext kann KI und Ethik gesehen werden?
  • Muss eine KI grundsätzlich ethischen Prinzipien folgen?
  • Wie arbeiten Mensch und KI so zusammen, dass ethische Grundsätze gewahrt bleiben?

Darüber hinaus beleuchtet das Positionspapier die Probleme bei der Einführung von KI in Deutschland und gibt Empfehlungen für die weitere Diskussion.

Positionspaper herunterladen

Bearbeitete Top-Story im InVision Newsletter

Gutenberg Digital Hub

Deep Learning mit Time-of-Flight-Sensoren

Deep Learning hält immer mehr Einzug in der Bildverarbeitung. In Verbindung mit Time-of-Flight (ToF) 3D Sensorik lassen sich, im Vergleich zu reinen RGB-Bildern, höhere Erkennungsleistungen erzielen. Die multi-ToF-Plattform, bei der verschiedene Sensoren an einen leistungsfähigen Hub angebunden sind, ist die Basis für zukünftige KI-Kameralösungen.

Whitepaper herunterladen

KI in der Tiefe

(02-07-2019) In zusammenarbeit mit unserem Partner Becom konnten wir unsere Erfahrung mit der Kombination von 3D Time of Flight Kameras in Kombination mit Deep Learning in einem Artikel des bekannten InVision Magazins veröffentlichen. Räumliche Informationen in Kombination mit dem Schwarz-Weißbild des Amplitudenanals einer Time of Flight (ToF) Kamera enthalten in der Regel mehr Entropie als 2D-Farbinformation. Daher haben Deep Learning Algorithmen das Potential mit ToF Kameras im Vergleich zu RGB Kameras eine höhere Erkennungsleistung zu erzielen. 3D Sensoren mit pixelsynchronen Bildern in Kombination mit Deep Learning werden vermutlich in den kommenden Jahre eine führende Rolle in der Industrieautomation spielen.

Lesen sie den Artikel hier.

Gutenberg Digital Hub