Machine Learning in der Fertigung

Damit Machine Learning-Projekte zum Erfolg werden, müssen einige Hürden überwunden werden. Sie können beispielsweise schon an der Datengrundlage scheitern. Damit dies nicht geschieht, hat Stanislav Appelganz von WaveAccess ein paar Tipps zusammengestellt.

KI-Kamera für Einsteiger im Deep Learning

Die Vision Cam AI.go ist ein flexibles auf Deep Learning basierendes Bildverarbeitungssystem, das für Endanwender zur Klassifizierung von komplex zu unterscheidenden Objekten entwickelt wurde.

Die Vision Cam Ai.go von Imago Technologies soll Anwendern den einfachen Einstieg in Deep Learning ermöglichen.

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Kein Flaschenhals

Bild 1| Das COM Express Modul TQMx110EB bietet für anspruchsvolle Bildverarbeitungslösungen durchgängig hohe CPU-, Grafik- und Systemperformance und ist auch für harte Einsatzbedingungen ausgelegt.

Um bei anspruchsvollen (Embedded) Vision-Anwendungen ein optimales Ergebnis zu erzielen und um für zukünftige Anforderungen gerüstet zu sein, spielen ein Systemaufbau mit hoher Bandbreite sowie die Unterstützung leistungsfähiger KI-Anwendungen eine wichtige Rolle. Das Embedded Modul TQMx110EB von TQ deckt diese Faktoren vorbildlich ab.