So wird KI Vision für jeden zugänglich

Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine Schlüsselrolle für das digitale Zeitalter. Selbst lernende Algorithmen haben das Potenzial, Machine-Vision-Prozesse und Produkte zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Aber sind KI-Methoden tatsächlich bereits reif für den industriellen Einsatz, oder eher eine Spielwiese für Start-Ups? Klar ist jedenfalls, dass den Einsatzgebieten intelligenter Kameras so gut wie keine Grenzen gesetzt sind. Sie eignen sich für Automatisierung und Logistik ebenso wie für die Überwachung von Produkten und die Weiterverarbeitung von Waren. Das liegt auch daran, dass klassische Bildverarbeitungslösungen mit einem festen Regelsatz arbeiten, weshalb organische oder sich schnell verändernde Objekte eine große Herausforderung darstellen. Künstliche Intelligenz kann solche Fälle hingegen mühelos bewältigen. Wo liegen also die Herausforderungen, um die Technologie für sich nutzbar zu machen?

Die Hürde für die Implementierung KI-basierter Bildverarbeitungslösungen ist nach wie vor recht hoch. Sie erfordern in der Regel Fachwissen, Programmieraufwand und Investitionen in Rechen- und Speicherhardware. Nicht nur das Training eines neuronalen Netzes, sondern auch dessen Einsatz und die Auswertung der Ergebnisse erfordert Hardware-, Software- und Schnittstellen-Kenntnisse. Das stellt viele Unternehmen vor Herausforderungen. IDS zeigt, dass es auch anders geht: Das KI-Komplettsystem IDS NXT (www.ids-nxt.de) bringt alle notwendigen Tools und Workflows mit, so dass Anwender intelligente Vision-Lösungen einfach aufbauen können.

Mit Hilfe der IDS NXT lighthouse Cloud Software können auch Anwender ohne Vorkenntnisse in künstlicher Intelligenz oder Kameraprogrammierung ein neuronales Netz trainieren. Da es sich um eine Webanwendung handelt, stehen alle Funktionen und die notwendige Infrastruktur unmittelbar zur Verfügung. Der Benutzer muss keine eigene Entwicklungsumgebung einrichten, sondern kann sofort mit dem Training des eigenen neuronalen Netzes beginnen. Dazu sind drei grundlegende Schritte notwendig: das Hochladen von Beispielbildern, das Labeln der Bilder und der Start des automatischen Trainings. Das erzeugte Netz kann direkt auf den IDS NXT-Industriekameras ausgeführt werden und verwandelt diese in leistungsfähige Inferenzkameras, die in der Lage sind, die gewünschten Informationen zu liefern oder Befehle an Maschinen – etwa über REST oder OPC UA – weiterzugeben.

Vision Apps ohne Programmierkenntnisse erstellen

Das aktuelle Software-Release 2.6 für das KI-Vision-System weitet den Funktionsumfang von IDS NXT lighthouse aus und stellt dabei die vereinfachte App-Erstellung in den Mittelpunkt. Es trägt weiter dazu bei, KI-Vision für in der Breite zugänglich zu machen. Die App-Erstellung soll für jede Anwendergruppe möglich sein, ob Programmierer, Bildverarbeitungsprofi, Maschinenbediener oder Facharbeiter.

Der Start eines Entwicklungsvorhabens ist oft eine der größten Herausforderungen bei der Realisierung eines Projekts. Mit Hilfe des neuen Anwendungsassistenten konfigurieren Anwender unter Anleitung in wenigen Schritten eine Vision App, die sie anschließend direkt auf einer IDS NXT Kamera ausführen können. Mit dem ebenfalls neuen, blockbasierten Editor lassen sich eigene Programmabläufe mit KI-Bildverarbeitungsfunktionen, wie Objekterkennung oder Klassifizierung, konfigurieren. Anwender erstellen mit diesem visuellen Code-Editor einfache Sequenzen in wenigen Minuten, ohne die Syntax einer bestimmten Programmiersprache kennen zu müssen. Wer sich einen eigenen Eindruck von IDS NXT lighthouse (www.ids-lighthouse.ai) verschaffen möchte, kann gerne den kostenlosen Probemonat nutzen. Alles, was dafür erforderlich ist, ist ein Benutzeraccount für die IDS Website.

Usability als Trend für Deep Learning und Machine Vision

Fest steht: Künstliche Intelligenz ist ein „Game Changer“. Die Technologie dringt mit unglaublicher Geschwindigkeit in neue Bereiche vor und ermöglicht Anwendungen, wo klassische Bildverarbeitung zu teuer, unflexibel und auch zu komplex ist. Dr. Alexander Windberger, AI Specialist bei IDS, erklärt: „Nicht nur das Spiel, auch die Spieler ändern sich. KI-basierte Bildverarbeitung funktioniert anders als klassische, regelbasierte Bildverarbeitung, denn die Qualität der Ergebnisse ist nicht mehr nur das Produkt von manuell entwickeltem Programmcode, sondern wird vornehmlich durch die Qualität der verwendeten Datensätze bestimmt.“

Für die Arbeit mit KI-Vision benötigen Anwender also andere Kernkompetenzen. Deshalb ändert sich die Herangehensweise und Bearbeitung von Vision Aufgaben. Domänenexpertinnen und -experten rücken viel stärker in den Fokus, da sie mit ihrem Wissen die Datenwertschöpfung am Laufen halten und im operativen Betrieb flexibel auf Daten- und Konzeptdrifts reagieren können.

Zusätzlich gibt es bei vielen Unternehmen noch Vorbehalte gegenüber der neuen Technologie. Es mangelt an Fachwissen und Zeit, um sich detailliert ins Themengebiet einzuarbeiten. Gleichzeitig erhält die Vision-Community Zuwachs aus dem IoT-Bereich und der Startup Szene. Mit den neuen Anwendungsbereichen und Anwendergruppen ergeben sich zwangsläufig auch andere Use Cases und Anforderungen. Für die bestmögliche Unterstützung beim gesamten Workflow von der Datensatzerstellung über das Training bis zum Ausführen eines neuronalen Netzes reicht das klassische Programmier-SDK nicht mehr aus.

Mit Blick auf die Zukunft ordnet Dr. Windberger ein: „Wir erkennen, dass für die Arbeit mit KI-Vision heute ganz neue Werkzeuge entstehen, die von sehr heterogenen Anwendergruppen ohne KI- und Programmierkenntnissen genutzt werden. Das verbessert die Usability der Werkzeuge und senkt die Einstiegshürde, was die Verbreitung der KI-basierten Bildverarbeitung gerade deutlich beschleunigt. Letztendlich ist KI ein Werkzeug für Menschen und muss daher intuitiv und effizient nutzbar sein.“

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