Blogbeitrag 5. April 20225:
Visuelle Prozessautomatisierung: Liefert sie jetzt echte Ergebnisse? Ein Blick ins Jahr 2025 und darüber hinaus

Von Kevin Lancashire

Angetrieben von leistungsstarken KI-Modellen wie Vision Transformers (ViTs), die in der Lage sind, ein nuanciertes Bildverständnis zu erreichen, das frühere Methoden übertrifft, und dem praktischen Einsatz von Echtzeit-Analysen über Edge Computing, bewegt sich die Automatisierung visueller Prozesse schnell aus den Forschungslabors in konkrete Anwendungen. Wir sehen KI-gesteuerte Kameras, die mikroskopisch kleine Defekte an Produktionslinien aufspüren, Algorithmen, die Mediziner bei der Analyse komplexer Scans unterstützen, und Logistiksysteme, die Routen auf der Grundlage visueller Echtzeitdaten optimieren. Dies ist nicht nur eine Spekulation über die Zukunft; Maschinen interpretieren zunehmend visuelle Informationen, um komplexe Aufgaben zu erfüllen, was zu messbaren Effizienzsteigerungen führt und neue Möglichkeiten eröffnet.

Diese Beschleunigung wirft eine entscheidende Frage für Unternehmen und Technologen auf: Hält dieser Bereich nun konsequent sein transformatives Versprechen, und wie stabil sind die Aussichten für die kommenden Jahre?

Das Versprechen verfestigt sich zur Realität

Basierend auf den aktuellen Implementierungen und der Innovationspipeline deuten die Beweise stark darauf hin, dass die visuelle Automatisierung einen greifbaren Wert liefert und ihr Potenzial weiter zunimmt. Hier ist die Grundlage für diesen positiven Ausblick:

1. Vertieftes Verständnis: Vision Transformers (ViTs) sind nicht nur theoretisch; sie ermöglichen Systeme, die Bildkontext und -beziehungen analysieren und über die einfache Erkennung hinausgehen, um eine anspruchsvollere Automatisierung in dynamischen Umgebungen zu ermöglichen.

2. Überwindung von Datenengpässen: Generative KI wird aktiv genutzt, um synthetische Datensätze zu erstellen und so nachweislich den Zeit- und Kostenaufwand für das Training robuster Modelle zu verringern, vor allem wenn die Erfassung umfangreicher markierter Daten aus der realen Welt unpraktisch oder teuer ist.

3. Intelligenz an der Quelle: Edge Computing ist keine Nische mehr. Die visuelle Verarbeitung erfolgt jetzt direkt auf Geräten wie Inspektionskameras, autonomen Drohnen und intelligenten Fahrzeugen und ermöglicht die unmittelbare Entscheidungsfindung, die für wirklich automatisierte Systeme erforderlich ist.

4. Geringerer Aufwand für die Kennzeichnung: Selbstüberwachte Lerntechniken erweisen sich als effektiv, wenn es darum geht, dass Modelle leistungsstarke Darstellungen aus nicht beschrifteten visuellen Daten erlernen, wodurch der bisher erforderliche manuelle Beschriftungsaufwand erheblich reduziert wird.

5. Räumliches Vorstellungsvermögen: Fortschritte in der 3D-Vision führen zu Robotern, die Objekte mit größerer Geschicklichkeit navigieren und manipulieren können, und zu AR-Systemen, die nahtlos mit der physischen Welt interagieren.

Diese technologischen Realitäten schlagen sich direkt in beobachteten Vorteilen nieder: quantifizierbare Kostensenkungen durch automatisierte Qualitätssicherung, verbesserter Durchsatz in Fertigung und Logistik, verbesserte Sicherheitssysteme und die Entwicklung neuartiger Diagnosewerkzeuge und Kundenerfahrungen.

Erwartungshaltung: Der Weg zu einer breiten Akzeptanz

Die Erfolge sind zwar real, aber um diese Fähigkeiten universell einsetzen zu können, müssen die praktischen Hürden anerkannt werden:

1. Implementierungskosten und -komplexität: Modernste Modelle erfordern oft eine beträchtliche Rechenleistung, und die Bereitstellung von Systemen (insbesondere am Rande der Wertschöpfungskette) ist mit Hardware-Investitionen und einer komplexen Integration in bestehende Arbeitsabläufe verbunden. Plug-and-Play stehen nicht immer zur Verfügung.

2. Daten-Nuancen: Auch wenn neue Techniken hilfreich sind, bleiben Daten der Schlüssel. Die Sicherstellung der Datenqualität, die Beseitigung von Verzerrungen und die Wahrung der Privatsphäre sind entscheidende Hürden.

3. Das Problem der „letzten Meile“: Die Integration von KI in spezifische, reale Prozesse erfordert Fachwissen, robuste Technik und strenge Tests. Was im Labor funktioniert, muss sich in der Praxis bewähren.

4. Vertrauen und Regulierung: Insbesondere bei kritischen Anwendungen wie dem Gesundheitswesen und dem autonomen Fahren dauert es seine Zeit, Vertrauen aufzubauen und die behördlichen Genehmigungen zu durchlaufen.

Das Fazit: Jetzt liefern, für mehr bereit sein, erfordert strategisches Handeln

Hält die visuelle Prozessautomatisierung also, was wir erwarten? In zunehmendem Maße, ja. Sie liefert konkrete Ergebnisse in verschiedenen Sektoren. Sieht es vielversprechend aus? Auf jeden Fall. Die Innovationspipeline bleibt stark und verspricht noch größere Möglichkeiten.

Das Tempo und der Umfang des künftigen Erfolgs hängen jedoch von der Bewältigung der praktischen Realitäten ab. Die Herausforderungen machen deutlich, dass eine strategische Planung, gezielte Investitionen, realistische Zeitpläne für die Einführung und eine Konzentration auf Anwendungsfälle mit klarem, messbarem Nutzen erforderlich sind.

Unternehmen müssen prüfen, wo die visuelle Automatisierung bestimmte Probleme jetzt lösen kann, und sich gleichzeitig auf die nächste Welle von Fortschritten vorbereiten. Die Ära der intelligenten visuellen Systeme ist in vollem Gange, und es ist absehbar, dass sie für diejenigen, die sich strategisch engagieren, Effizienz und Leistungsfähigkeit in allen Bereichen neu definieren wird.

Sind Sie bereit zu erkunden, wie visuelle Automatisierung, angetrieben durch KI und Edge Computing, einen greifbaren Wert für Ihre spezifischen Anforderungen schaffen kann? Lassen Sie uns reden. Kevin Lancashire Kim Vemula

Day One

Blogbeitrag 30. März 2o25: The Advice win with AI:
Die 3 größten Herausforderungen der Computer Vision – und wie Advice AI sie löst.

Von Kevin Lancashire

Liebe Kolleginnen und Kollegen,

Computer Vision hat das Potenzial, zahlreiche Branchen zu revolutionieren. Doch die Implementierung dieser Technologie stellt Unternehmen oft vor Herausforderungen, die ihnen Kopfzerbrechen bereiten. Wir von The Advice AI verstehen diese Probleme und bieten maßgeschneiderte Lösungen, um Ihre Computer-Vision-Projekte erfolgreich zu machen.

Die 3 häufigsten Probleme beim Computer Vision:

Datenqualität und -menge:

Computer-Vision-Modelle benötigen große Mengen an hochwertigen Trainingsdaten, um genaue Ergebnisse zu liefern. Die Beschaffung und Verarbeitung dieser Daten kann zeitaufwändig und kostspielig sein. Außerdem können verzerrte oder unvollständige Daten zu ungenauen Vorhersagen führen.

Die Lösung von Advice AI:

Unsere Plattform bietet fortschrittliche Algorithmen zur Datenerweiterung und -bereinigung, um die Qualität und Quantität Ihrer Trainingsdaten zu optimieren. Wir unterstützen Sie bei der Erstellung von Datensätzen und bieten auch Dienstleistungen für die Datenerfassung und -auswertung an.

Herausforderungen im Zusammenhang mit der Rechenleistung:

Bildverarbeitungsanwendungen erfordern oft erhebliche Rechenressourcen, insbesondere für die Echtzeitverarbeitung und komplexe Modelle. Dies kann zu hohen Hardwarekosten und Leistungsproblemen führen.

Die Lösung von Advice AI:

Durch unsere Arbeit in Indien haben wir Zugang zu einem sehr hohen Niveau an Fachwissen in der IT-Entwicklung. Dies ermöglicht uns, Entwicklungen im Vergleich zu vielen anderen Wettbewerbern kostengünstig und hocheffizient voranzutreiben. Unser Angebot umfasst optimierte Algorithmen und den Einsatz von Cloud-basierten Lösungen sowie unsere speziell auf unsere Kunden zugeschnittenen Anwendungen und Plattformen. Damit sind wir in der Lage, auch komplexe Computer-Vision-Anwendungen effizient und kostengünstig zu realisieren.

Implementierung und Integration:

Die Integration von Bildverarbeitungsmodellen in bestehende Systeme kann komplex sein und erfordert spezielle Kenntnisse. Auch die Anpassung der Modelle an spezifische Anwendungsfälle kann eine Herausforderung darstellen.

Die Lösung von Advice AI:

Unser Expertenteam verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Entwicklung und Integration von Computer-Vision-Lösungen. Wir bieten maßgeschneiderte Lösungen und unterstützen Sie bei der reibungslosen Integration in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe. Wir bieten auch KI-Audits an, um die Sicherheit und Effizienz der eingesetzten Systeme zu gewährleisten.

Sind Sie bereit, die Herausforderungen der Computer Vision zu meistern? Kontaktieren Sie uns noch heute für ein kostenloses Beratungsgespräch und finden Sie heraus, wie The Advice AI Ihr Unternehmen unterstützen kann.

Implementierung in Indien:

Von unseren Büros in Basel und St. Gallen aus bietet Day One kompetente Beratungsleistungen für Schweizer Firmen an. Wir nutzen die qualifizierten IT-Ressourcen in Indien, um eine schnelle, qualitativ hochwertige Entwicklung und wettbewerbsfähige Preise für innovative Lösungen zu gewährleisten.

Link zum Originalartikel

Referenzen: www.theadvice.ai

Bitte kontaktieren Sie uns jederzeit.

Kevin Lancashire, kevin.lancashire@advice.ai

 

Blogbeitrag 29. März 2025: The Advice win with AI:
Schluss mit dem Parkplatzproblem: Intelligente Technologie verändert die urbane Mobilität

Kennen Sie das Gefühl? In einer belebten Stadt einen Häuserblock nach dem anderen zu umrunden und verzweifelt nach einem Parkplatz zu suchen? Der Stress, die verschwendete Zeit, die wachsende Frustration darüber, dass man möglicherweise zu spät kommt – das ist eine häufige Erfahrung in städtischen Umgebungen weltweit.

Aber was wäre, wenn es einen intelligenteren Weg gäbe?

Die gute Nachricht ist, dass sich eine transformative Lösung abzeichnet, die auf den Fortschritten der Computer Vision (CV) und des maschinellen Lernens (ML) beruht: intelligente Parksysteme. Diese intelligenten Systeme sollen die mit dem Parken verbundenen Ängste abbauen und das Leben in der Stadt wesentlich reibungsloser und effizienter gestalten.

Wie funktioniert das?

Das Herzstück des intelligenten Parkens ist die Fähigkeit, die Verfügbarkeit von Parkplätzen zu sehen„ und vorherzusagen“. Computer Vision fungiert als „Auge“ des Systems, das mit Hilfe von Kameras die Parkplätze auf den Straßen und in den Garagen überwacht. Diese Technologie erkennt, ob ein Platz besetzt oder frei ist. Die Nummernschilderkennung (LPR) fügt eine weitere Funktionsebene für die Zugangskontrolle und die Bezahlung hinzu.

Die Belegungsdaten werden dann an eine zentrale Plattform übermittelt, die einen umfassenden Überblick über die Verfügbarkeit von Parkplätzen in der ganzen Stadt bietet. Algorithmen des maschinellen Lernens analysieren diese Echtzeitdaten zusammen mit historischen Trends, um die zukünftige Verfügbarkeit vorherzusagen und sogar die Parkdauer zu schätzen.

Das Benutzererlebnis: Parken leicht gemacht

Stellen Sie sich vor, Sie nähern sich einem Stadtzentrum. Anstatt ziellos durch die Gegend zu fahren, öffnen Sie eine spezielle Anwendung zum Parken in der Stadt auf Ihrem Smartphone oder nutzen eine integrierte Funktion in einer Navigations-App. Eine intuitive Karte zeigt in Echtzeit die Verfügbarkeit von Parkplätzen in der Nähe Ihres Ziels an. Freie Plätze sind deutlich gekennzeichnet, und bei Parkhäusern können Sie die aktuelle Belegungszahl ablesen. Einige fortschrittliche Systeme bieten sogar Vorhersagen über die zukünftige Verfügbarkeit.

Sie wählen Ihre bevorzugte Option aus, und die App navigiert Sie direkt zum gewünschten Ort. Diese direkte Führung reduziert den Zeitaufwand für die Suche erheblich und minimiert den Stress.

Die greifbaren Vorteile:

Die Einführung von intelligenten Parksystemen bringt zahlreiche Vorteile mit sich:

• Schnelleres Finden von Parkplätzen: Autofahrer werden direkt zu einem freien Parkplatz geleitet, wodurch Zeitverluste vermieden werden.
• Weniger unerwartete Verspätungen: Durch die vorhersehbare Verfügbarkeit von Parkplätzen werden die Ankunftszeiten zuverlässiger.

(Link zum Originalartikel )

Durchschnittszeit, die in diesen Städten für die Parkplatzsuche pro Jahr verwendet werden. 

 

Blogbeitrag 24. März 2025: The Advice win with AI:
3D Vision: Die Welt in einer neuen Dimension

Wir leben in einer 3D-Welt, doch seit Jahrzehnten beschränkt sich unsere Interaktion mit der Technik weitgehend auf 2D-Bildschirme. Das ändert sich gerade dank der Fortschritte in der 3D-Vision, einem Bereich, der vor Potenzial nur so strotzt und die Art und Weise, wie wir mit Maschinen interagieren und wie Maschinen mit der Welt interagieren, neu gestaltet. Dabei geht es nicht nur um ausgefallene Grafiken, sondern um die Entwicklung von Technologien, die ihre Umgebung wirklich verstehen und auf sie reagieren.

Was ist 3D-Vision?

Einfach ausgedrückt: 3D-Vision (auch bekannt als Computer Vision mit Tiefenwahrnehmung) ermöglicht es Computern, die Welt in drei Dimensionen zu „sehen“, so wie wir es tun. Anstatt nur ein flaches Bild zu erkennen, können 3D-Vision-Systeme die Form, Größe, Position und Bewegung von Objekten im Raum erfassen. Erreicht wird dies durch verschiedene Technologien wie:

• Stereo-Vision: Verwendet zwei oder mehr Kameras, um das menschliche Binokularsehen zu imitieren, und berechnet die Tiefe durch den Vergleich der geringen Unterschiede in den Bildern.
• Strukturiertes Licht: Projiziert ein bekanntes Lichtmuster (wie ein Gitter) auf eine Szene und analysiert, wie das Muster verzerrt wird, um die Tiefe zu bestimmen.
• Lichtlaufzeit (Time-of-Flight, ToF): Misst die Zeit, die das Licht (in der Regel Infrarot) benötigt, um von einem Objekt abzuprallen und zum Sensor zurückzukehren, und berechnet anhand dieser Zeit die Entfernung.
• LiDAR (Light Detection and Ranging): Ähnlich wie ToF, aber mit Laserimpulsen, um eine sehr detaillierte 3D-Karte der Umgebung zu erstellen.

3D-LiDAR-Karte von Winterthur (By: Ephramac CC-BY SA 4.0)

Wie wirkt sich 3D-Vision auf den Benutzer aus? (Die Vorteile)

Die Auswirkungen der 3D-Vision sind tiefgreifend und erstrecken sich auf unzählige Anwendungen:

• Verbesserte Robotik: Mit 3D-Vision ausgestattete Roboter können in komplexen Umgebungen navigieren, Objekte präzise manipulieren und sicherer und intuitiver mit Menschen interagieren. Man denke nur an kollaborative Roboter (Cobots), die in Fabriken an der Seite von Menschen arbeiten, oder an chirurgische Roboter, die heikle Eingriffe mit unvergleichlicher Präzision durchführen.
• Autonome Fahrzeuge: 3D-Sehen ist für selbstfahrende Autos von entscheidender Bedeutung, da es ihnen ermöglicht, die Straße, Hindernisse, Fußgänger und andere Fahrzeuge in 3D wahrzunehmen, was eine sichere Navigation ermöglicht.
• Verbesserte Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR): 3D-Vision macht AR- und VR-Erlebnisse weitaus realistischer und eindringlicher. AR-Anwendungen können virtuelle Objekte akkurat über die reale Welt legen, während VR die Bewegungen des Benutzers besser verfolgen und ein stärkeres Gefühl der Präsenz erzeugen kann.
• Präzise Messungen und Inspektionen: In Branchen wie der Fertigung und dem Bauwesen ermöglicht die 3D-Vision eine automatisierte Qualitätskontrolle, genaue Dimensionsmessungen und die Erkennung von Defekten.
• Gestenerkennung und -steuerung: 3D-Vision kann Hand- und Körperbewegungen genau verfolgen und ermöglicht so eine intuitive gestenbasierte Steuerung von Geräten und Anwendungen.
• Biometrische Sicherheit: Die 3D-Gesichtserkennung ist weitaus sicherer als 2D-Methoden und damit ideal für die Authentifizierung und Zugangskontrolle.
• Fortschritte im Gesundheitswesen: Von der 3D-Bildgebung für die Diagnostik bis hin zur Unterstützung von Roboteroperationen – 3D-Vision revolutioniert die medizinischen Verfahren und die Patientenversorgung.
• Einzelhandel und E-Commerce: Virtuelle Anproben von Kleidung und Accessoires, personalisierte Produktempfehlungen und automatische Kassensysteme werden durch 3D-Vision unterstützt.
• Kartierung und Vermessung: Drohnen und andere Plattformen, die mit 3D-Vision ausgestattet sind, können hochdetaillierte 3D-Karten des Geländes, von Gebäuden und der Infrastruktur erstellen.

Welche Probleme löst die 3D-Vision?

• Mangelndes räumliches Vorstellungsvermögen: 2D-Vision-Systeme haben Schwierigkeiten, Tiefe und räumliche Beziehungen zu verstehen. 3D-Vision löst diese grundlegende Einschränkung und ermöglicht es Maschinen, auf sinnvollere Weise mit der Welt zu interagieren.
• Einschränkungen bei der Automatisierung: Viele Aufgaben erfordern für die Automatisierung eine 3D-Wahrnehmung. 3D-Vision eröffnet neue Möglichkeiten für die Automatisierung von Aufgaben in der Fertigung, Logistik, Landwirtschaft und anderen Bereichen.
• Sicherheitsaspekte: In Anwendungen wie der Robotik und dem autonomen Fahren ist 3D-Vision entscheidend für die Gewährleistung der Sicherheit, da sie eine genaue Wahrnehmung der Umgebung ermöglicht.
• Ineffizienz bei Inspektionen: Manuelle Inspektionen können zeitaufwändig und fehleranfällig sein. 3D-Vision automatisiert Prüfprozesse und verbessert so die Genauigkeit und Effizienz.
• Benutzererfahrung: Bietet ein intensiveres und interaktiveres Erlebnis.

Das bahnbrechende Element: Demokratisierung der 3D-Wahrnehmung

Das bahnbrechende Element ist die zunehmende Zugänglichkeit und Erschwinglichkeit der 3D-Vision-Technologie. Was einst auf industrielle High-End-Anwendungen beschränkt war, wird nun auch für kleinere Unternehmen und sogar für Verbraucher verfügbar. Dies wird angetrieben durch:

• Günstigere Sensoren: Die Kosten für 3D-Sensoren (wie LiDAR und ToF-Kameras) sind erheblich gesunken, so dass sie für ein breiteres Spektrum von Anwendungen in Frage kommen.
• Verbesserte Software und Algorithmen: Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens und der Computer-Vision-Algorithmen haben die 3D-Datenverarbeitung effizienter und genauer gemacht.
• Cloud Computing: Cloud-Plattformen bieten die für die Verarbeitung großer 3D-Datensätze erforderliche Rechenleistung und machen 3D-Vision für Entwickler leichter zugänglich.
• Integration in bestehende Technologien: Die 3D-Vision wird zunehmend in Smartphones, Tablets und andere Alltagsgeräte integriert.

Diese Demokratisierung bedeutet, dass wir uns von einer Welt, in der 3D-Vision eine Nischentechnologie ist, zu einer Welt entwickeln, in der sie eine allgegenwärtige Fähigkeit ist, die die Art und Weise, wie wir mit der digitalen und physischen Welt interagieren, grundlegend verändert.

Die wichtigsten Triebkräfte der 3D-Vision-Entwicklung:

• Tech-Giganten: Unternehmen wie Apple, Google, Microsoft, Amazon und Meta investieren massiv in die Forschung und Entwicklung von 3D-Vision und integrieren sie in ihre Produkte und Plattformen.
• Automobilhersteller: Automobilhersteller wie Tesla, Waymo, GM, Ford und andere treiben die Innovation im Bereich 3D-Vision für autonome Fahrzeuge voran.
• Robotik-Unternehmen: Unternehmen, die auf Industrieroboter, chirurgische Roboter und Serviceroboter spezialisiert sind (z. B. Boston Dynamics, ABB, Intuitive Surgical), treiben die Grenzen der 3D-Vision für Roboteranwendungen voran.
• Sensorhersteller: Unternehmen wie Sony, Velodyne, Ouster und Intel entwickeln fortschrittliche 3D-Sensoren, die kleiner, günstiger und leistungsfähiger sind.
• Software- und KI-Unternehmen: Zahlreiche Start-ups und etablierte Unternehmen entwickeln spezielle Software und KI-Algorithmen für 3D-Vision-Anwendungen.
• Forschungsinstitutionen: Universitäten und Forschungslabors auf der ganzen Welt betreiben Spitzenforschung in den Bereichen Computer Vision, Robotik und verwandten Gebieten.

Job-Talente werden gebraucht:

Das rasche Wachstum der 3D-Vision führt zu einem starken Anstieg der Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften. Zu den wichtigsten Aufgaben und Talenten gehören:

• Computer-Vision-Ingenieure: Experten für die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Interpretation von 3D-Bilddaten. Ein tiefes Verständnis von Bildverarbeitung, maschinellem Lernen (insbesondere Deep Learning) und 3D-Geometrie ist unerlässlich.
• Robotik-Ingenieure: Fachleute, die Roboter entwerfen, bauen und programmieren, die 3D-Vision für Navigation, Manipulation und Interaktion nutzen. Kenntnisse in den Bereichen Robotik, Steuerungssysteme und Sensorintegration sind von entscheidender Bedeutung.
• Softwareentwickler (3D-Grafik/AR/VR): Entwickler, die Anwendungen erstellen, die 3D-Vision für Augmented Reality, Virtual Reality und andere interaktive Erlebnisse nutzen. Kenntnisse in der 3D-Grafikprogrammierung, in Game Engines (wie Unity und Unreal Engine) und in AR/VR-Entwicklungsplattformen sind erforderlich.
• Ingenieure für maschinelles Lernen: Spezialisten für die Entwicklung und das Training von maschinellen Lernmodellen für 3D-Objekterkennung, Szenenverständnis und andere 3D-Vision-Aufgaben. Gute Kenntnisse in Deep Learning, Datenanalyse und Modelloptimierung sind erforderlich.
• Datenwissenschaftler: Fachleute, die große 3D-Datensätze sammeln, analysieren und interpretieren, um die Leistung von 3D-Vision-Systemen zu verbessern. Kenntnisse in Data Mining, statistischer Analyse und maschinellem Lernen sind unerlässlich.
• Hardware-Ingenieure (Sensorentwicklung): Ingenieure, die die Hardwarekomponenten von 3D-Vision-Systemen entwerfen und entwickeln, wie z. B. Kameras, LiDAR-Sensoren und Verarbeitungseinheiten. Fachwissen in den Bereichen Optik, Elektronik und eingebettete Systeme ist entscheidend.
• Ingenieure für eingebettete Systeme: Spezialisten, die die Software und Firmware entwickeln, die auf der 3D-Vision-Hardware läuft. Erfahrung mit Echtzeitbetriebssystemen, eingebetteter Programmierung und Sensorschnittstellen ist wichtig.
• Wahrnehmungsingenieure: Eine spezialisierte Rolle, die sich auf die gesamte Wahrnehmungspipeline für autonome Systeme (insbesondere Fahrzeuge) konzentriert, einschließlich Sensorfusion, Objektverfolgung und Szenenverständnis.

Die Zukunft ist 3D, und diejenigen, die in der Lage sind, 3D-Vision-Systeme zu entwickeln und zu nutzen, werden sehr gefragt sein. Es ist ein Feld mit vielen Möglichkeiten für Innovation und Einfluss.

(Link zum Originalartikel)

Blogbeitrag 7. März 2025: The Advice – win with AI: Whitepaper: Den Bias in Gesichtserkennungssystemen konfrontieren 

Die Gesichtserkennungstechnologie (FRT) hat die moderne Gesllschaft schnell durchdrungen und findet Anwendungen in verschiedenen Bereichen, von der banalen Aufgabe des Entsperrens von Smartphones bis hin zur kritischen Funktion zur Verstärkung der Sicherheitsmaßnahmen an Flughäfen und Grenzübergängen. Befürworter betonen oft das Potenzial der Technologie, die öffentliche Sicherheit zu erhöhen und verschiedene Prozesse zu rationalisieren, aber es mehren sich auch die Stimmen, die Bedenken über die ethischen Auswirkungen dieser Technologie äußern, insbesondere über die Neigung, bestehende gesellschaftliche Vorurteile aufrechtzuerhalten und zu verstärken. Dieser Artikel befasst sich mit der Problem der Voreingenommenheit in Gesichtserkennungssystemen, untersucht seine Ursprünge, erforscht die realen und bewertet mögliche Strategien zur Abschwächung dieses Bias.Whitepaper:

Confronting Bias in Facial Recognition Systems

(Link zum Original-Artikel)