ind-ai.net 2020

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
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Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

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High-Speed-Sortierung mit KI und FPGA-Framegrabbern

Eine herausfordernde Anwendung bei der Kunststoffverarbeitung ist die Erkennung von Stippen (punktförmige Materialveränderung) bis zu einer Größe von 50µm. Derzeitige Technologien bieten meist nicht die Kombination aus hoher Bandbreite und geringer Latenz, die Voraussetzung für den benötigten Durchsatz und die gewünschte Sortierqualität sind.

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Bild: Ametek GmbH - Creaform Deutschland GmbH
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Kostenfreies Webinar ‚Robot Vision‘

Kostenfreies Webinar ‚Robot Vision‘

Am Dienstag, den 28. September, findet ab 14 Uhr im Rahmen der inVISION TechTalks das kostenlose Webinar ‚Robot Vision‘ statt. In drei 20-minütigen Präsentationen stellen Wenglor, Vecow und Lucid Vision aktuelle Trends bei Software für die Roboterführung, KI-Plattformen für autonome geführte Robotik und Time-of-Flight-Kameras für Robotik und Automation vor.

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Bild: ©Abdul-Qaiyoom/stock.adobe.com
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Online-Konferenz zu Embedded Vision & AI

Online-Konferenz zu Embedded Vision & AI

Am Mittwoch, den 1. Dezember, findet der zweite Tag der Online-Konferenz inVISION Days 2021 statt. Schwerpunkt ist Embedded Vision & AI: In drei Sessions zu AI & Deep Learning, Smart Cameras und Embedded Vision präsentieren B&R Automation, Basler, Baumer, Euresys, IDS, Lucid Vision, Teledyne Flir, Vecow, Vision Components und wenglor aktuelle Trends und Lösungen.

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Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH
Was fehlt der KI?

Was fehlt der KI?

Bei vielen Vision Unternehmen gibt es immer noch Vorbehalte gegenüber künstlicher Intelligenz (KI). Es mangelt an Fachwissen und Zeit, um sich detailliert ins Themengebiet einzuarbeiten und oftmals auch an Akzeptanz und Erklärbarkeit. Können die KI-Hersteller die Transparenz erhöhen und die Einstiegshürden senken oder sind KI-Methoden noch nicht reif für den industriellen Einsatz?

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Bild: Matrix Vision GmbH
Bild: Matrix Vision GmbH
KI-gestützte Sprunganalyse beim Trampolinturnen

KI-gestützte Sprunganalyse beim Trampolinturnen

Wenn es um Podiumsplätze geht, sind Millisekunden und Millimeter entscheidend. Diese Feinheiten sollen für Trampolin-Trainer und -Sportler des Deutschen Turner-Bundes (DTB) zukünftig über ein neues Projekt, welches auf einem bildbasierten System von Simi Reality Motion Systems basiert, visualisiert und dokumentiert werden. Für die passenden Videoaufnahmen sorgen Industriekameras von Matrix Vision.

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Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

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„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
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Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

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Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

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Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

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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.

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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.

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