Think Inferent
Anwendertaugliches Deep Learning auch für Einsteiger
IDS präsentiert eine Embedded-Vision-Komplettlösung, mit der jeder Anwender in wenigen Schritten und ohne Programmierkenntnisse KI-basierte Bildverarbeitung realisieren und auf einer Kamera (als eingebettetes Inferenzsystem) einsetzen kann.
Bild 1 | Die NXT Kameras von IDS sind Hybridsysteme, um sowohl Vorverarbeitung von Bilddaten mit klassischer Bildverarbeitung als auch eine Merkmalsextraktion mittels neuronaler Netze nebeneinander einzusetzen. (Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH)
Mit NXT ocean ebnet IDS die KI-Einstiegshürde und stellt einfach nutzbare Werkzeuge bereit, mit denen ohne viel Vorwissen Inferenzaufgaben in wenigen Minuten erstellt und sofort auf einer Kamera ausgeführt werden können. Das Konzept basiert auf einer einfach bedienbaren Trainingssoftware für neuronale Netze und einer intelligenten Kameraplattform inkl. eines KI-Beschleunigers, der die neuronalen Netze hardwareseitig ausführt. Die cloud-basierte Trainigssoftware NXT lighthouse führt Schritt für Schritt durch die Datenvorbereitung bis zum Training der KI in Form eines neuronalen Netzes. Der Anwender kommt dabei niemals in Kontakt mit irgendwelchen Basiswerkzeugen oder muss sich mit der Installation von Entwicklungsumgebungen auseinandersetzen. Als Webanwendung ist NXT lighthouse sofort einsatzbereit. Dem Anwender stehen für all seine Projekte genügend Speicherplatz und ausreichend Trainings-Performance zur Verfügung. Einloggen, Trainingsbilder hochladen, labeln und anschließend das gewünschte Netz trainieren. Mit wenigen Konfigurationseinstellungen spezifiziert der Anwender die Anforderungen für Geschwindigkeit und Genauigkeit an seine Anwendung. Netzauswahl und Einrichtung der notwendigen Trainingsparameter nimmt NXT lighthouse daraufhin völlig selbständig vor. Die Trainingsergebnisse vermitteln dem Anwender eine gute Vorhersage über die Qualität der trainierten Intelligenz und ermöglichen so ein schnelles Ändern und Wiederholen des Trainingsprozesses. Das System wird kontinuierlich verbessert und ausgebaut. Der Anwender kann sich somit vollständig auf die Lösung seiner Anwendung konzentrieren, ohne das Wissen über Lernmethoden und künstliche Intelligenz selbst aufbauen zu müssen.
Der Hersteller setzt bei NXT lighthouse auf das überwachte Lernen (Supervised Learning), um neuronale Netze zu trainieren. Die Deep Learning-Algorithmen lernen mit vorgegebenen Paaren von Ein- und Ausgaben. Dazu stellt der Anwender während des Lernens den korrekten Funktionswert zu einer Eingabe bereit, indem er einem Bildbeispiel die korrekte Klasse zuordnet. Dem Netz wird die Fähigkeit antrainiert, Assoziationen selbstständig herzustellen, indem es Vorhersagen zu Bilddaten in Form von Prozentwerten macht. Je höher der Wert, desto genauer und sicherer ist die Vorhersage. Für einen schnellen Erfolg sorgt das nahtlose Zusammenspiel der Software mit den NXT Kamerafamilien rio bzw. rome. Denn fertig trainierte neuronale Netze können direkt und ohne Programmieraufwand auf einer dieser Kameras hochgeladen und ausgeführt werden.
