Algorithmen automatisiert trainieren

Lukas Kriete

Augmented Reality und Bilderkennung zur Service- und Montageunterstützung auf dem Shopfloor

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„KI-Systeme für die Erkennung von Objekten zu trainieren, ist nach wie vor zeitaufwändig, unflexibel, teuer, stark umgebungsabhängig und erfordert einen hohen Rechenaufwand“, erklärt Lukas Kriete, Mitbegründer des Startups Kimoknow, einer Ausgründung des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT). Das Unternehmen greift daher auf Bilddaten zurück, die bei computerunterstützten Entwicklungsprozessen (CAD) und im Produktionsdatenmanagement (PDM) ohnehin für alle Objekte entstehen. Sie geben unter anderem Aufschluss über Material, Geometrie und Position des jeweiligen Gegenstandes. Die CAD- und PDM-Daten werden extrahiert und für das automatisierte Training der KI genutzt.

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