In Zusammenarbeit mit Unternehmen aus dem Automobil- und Technologie-Bereich veranstaltet Idealworks eine weltweite AI-Challenge zum Training künstlicher Intelligenz in der Produktion basierend auf synthetischen Daten aus der BMW iFactory. Der Open-Source-Datensatz Sordi (Synthetic Object Recognition Dataset for Industries) dient als Basis für den ab November stattfindenden Hackathon. Weltweit sind über 5.000 Teams dazu aufgerufen, KI-Modelle zur Erkennung von Objekten aus der BMW iFactory zu trainieren und reale Anwendungsfälle aus der Industrie zu lösen. Dafür stellt die BMW Group 200.000 synthetische Bilder und Videos aus der BMW iFactory zur Verfügung und forciert damit die Nutzung und Demokratisierung von KI.
Der Anmeldezeitraum für den online stattfindenden Hackathon startete am Montag, den 24. Oktober. Während zwei vierwöchiger Phasen haben die Teams die Chance, ihre Lösungen einzureichen und Preisgelder im Gesamtwert von 25.000 Euro zu gewinnen. Die erste Phase, die am 14. November beginnt, widmet sich klassischen Herausforderungen der Objekterkennung in der Industrie. Mithilfe einer eigens entwickelten KI muss es den Teilnehmern gelingen, knapp 20 unterschiedliche Objekte möglichst effizient zu erkennen. Die BMW Group bietet hierfür die Nutzung der im BMW TechOffice Munich entwickelten No-Code AI Pipeline und des Label-Tools Lite an. In Etappe zwei treten die zehn besten Teams um eine individuelle Lösung zur KI-basierten Analyse von Logistikflächen und den dort vorhandenen Behältern gegeneinander an. Unterstützung erhalten sie von verschiedenen Experten der vier Initiatoren.
Bereits seit 2019 setzt die BMW Group zur Qualitätssicherung in ihren Werken auf künstliche Intelligenz in unterschiedlichen Applikationen. Der synthetische Datensatz Sordi erlaubt ein wesentlich schnelleres Training von KI-Modellen und dient damit der signifikanten Steigerung der Kosteneffizienz von KI in der Produktion. Die Rendering-Pipeline des BMW TechOffice Munich gewährleistet die automatische Erstellung einer beliebigen Anzahl synthetisierter Bilder in fotorealistischer HD-Qualität inklusive Labels, wodurch sich wiederum KI-Modelle mit äußerst hoher Robustheit realisieren lassen. Zudem ermöglichen die als digitale Etiketten integrierten Label grundlegende Aufgaben der industriellen Bildverarbeitung für relevante Bereiche der Produktion, wie Klassifizierung, Objekterkennung oder Segmentierung. Weitere Informationen zum Hackathon sind auf sordi.ai verfügbar.
