Maschinelles Lernen und Systeme der künstlichen Intelligenz werden zur treibenden Kraft hinter der Entwicklung der modernen Hightech-Wirtschaft. Diese Technologie ermöglicht es, den Wandel in jeder Phase der Unternehmensentwicklung zu beschleunigen. Die Öffentlichkeit stößt zunehmend auf Geräte und Werkzeuge, die KI-Mechanismen nutzen, oft ohne es zu merken.
1. Was sind Bilderkennungssysteme
1.1 Nach welchem Prinzip arbeiten KI-Systeme
1.2 Wo werden Bilderkennungssysteme eingesetzt
2. Bilderkennung im E-Commerce
2.1 Objekterkennung
2.2 Farbverarbeitung
2.3 Texterkennung
2.4 Anzeigenabgleich
3. Die Zukunft der Bilderkennung
3.1 Maschinelles Lernen auf geschlossenen Datensätzen
3.2 Der Einsatz von Bilderkennung in der Industrie
Was sind Bilderkennungssysteme
Mit der Entwicklung von Computersystemen und den Bedürfnissen, die sich aus dem dynamischen Fortschritt einzelner Wirtschaftszweige ergeben, ist eine riesige Nische entstanden, die seit vielen Jahren von Werkzeugen ausgefüllt wird, die von den größten IT-Unternehmen der Welt entwickelt wurden. Die Erkennung von Bildern durch Computer ermöglicht eine völlig neue Herangehensweise an praktisch jedes Thema. Menschen haben kein Problem damit, zu analysieren, was sie vor sich sehen. Dank unserer Sinne und der neuronalen Verbindungen im Gehirn sind wir in der Lage, das Bild, das wir vor Augen haben, sehr schnell zu analysieren. Wir unterscheiden zwischen Möbeln, Farben, Größen oder Beschriftungen. Wir lernen, indem wir uns Bilder einprägen und in unserem Gedächtnis speichern. Diese Fähigkeit besaßen Computersysteme nie; sie konnten Daten zwar speichern und aufbewahren, aber nur passiv wiedergeben.
Die qualitative Weiterentwicklung der Verfügbarkeit und Geschwindigkeit der Komponenten, aus denen Computersysteme bestehen, ermöglicht es, dass lernende Systeme immer komplexere Berechnungen durchführen können. Dies hat den Weg für eine umfassende Analyse der Inhalte eines Bildes geebnet.
Woran KI-Systeme arbeiten
Bilderkennungssysteme basieren auf Algorithmen, die entwickelt werden, um ein gegebenes Bild in seine einzelnen Elemente zu zerlegen. Komponenten wie Formen, Konturen, Farben usw. werden analysiert. Bei ausreichender Ausgereiftheit lassen sich auf diese Weise Daten wie z. B. Text extrahieren. Ein zentraler Punkt bei der Entwicklung von Bilderkennungsalgorithmen ist die Aggregation von Daten und deren Verwendung in nachfolgenden Iterationen. So können die Modelle lernen und eine höhere Effizienz erreichen.
Alle verarbeiteten Daten werden natürlich einer Auswertung unterzogen, die den Ausgangspunkt für die Effizienz der einzelnen Algorithmen bildet. Mit historischen Daten darüber, was eine Form in dem verarbeiteten Bild bedeutete, kann das Modell analoge Objekte in anderen, völlig unverwandten Bildern mit steigender Wahrscheinlichkeit in der Zukunft finden.
Die Grundlage aller Algorithmen sind die Eingabedaten, die den Rahmen bilden, in dem der Algorithmus arbeitet. So kann es bei der Analyse jedes weiteren Bildes auf diese Daten zurückgreifen.
Wo werden Bilderkennungssysteme eingesetzt
Überall. Diese Aussage - auch wenn sie allgemein klingt - spiegelt am besten wider, was heute auf dem Technologiemarkt geschieht. Wir haben Mobiltelefone, die sich anhand unseres Gesichts entsperren lassen. Unsere Autos werden an den Autobahnschranken erkannt, die sich automatisch öffnen, so dass wir schneller fahren können. Viele Institutionen - wie z. B. Banken, in denen der Zugang zu bestimmten Räumen vollständig kontrolliert werden muss - verwenden Gesichtserkennungsalgorithmen, um geschlossene Räume zu öffnen.
Ein äußerst wichtiger Industriezweig, der Bilderkennung einsetzt, ist auch die Industrie. Algorithmen, die Inhalte in Bildern erkennen, ermöglichen es, Produkte zu berechnen, bevor sie verpackt werden, Fertigungsfehler bereits in diesem Stadium zu erkennen und problematische Produkte entsprechend zu kennzeichnen. Das Ganze beschleunigt den Produktionsprozess und ermöglicht es auch, dessen Kosten zu senken.
Bilderkennung im E-Commerce
Dank moderner Technologien können wir heute KI-Lösungen auch in der Welt des E-Commerce einsetzen. Dieser Trend wird offensichtlich von dem Wunsch diktiert, die E-Commerce-Quote zu erhöhen, die Qualität der Dienstleistungen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Gut zugeschnittene und richtig beschriebene Inhalte tragen sicherlich dazu bei.
Objekterkennung
Die Funktion der Objekterkennung ist eine der am häufigsten genutzten in der Welt des E-Commerce. Mit Hilfe von Modellen des maschinellen Lernens sind wir in der Lage, Tausende von Fotos schnell mit bestimmten Objekten zu versehen. Das System erkennt Möbel, Lampen und Pflanzen auf einem Foto. Die Nutzung dieser Informationen kann entscheidend sein, um die Werbung anzupassen und dem Nutzer ein alternatives Produkt im Online-Shop anzubieten. Mithilfe von KI-Modellen, die von großen Unternehmen wie Microsoft, Google und Amazon bereitgestellt werden, können wir die Gegenstände auf dem Foto mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit korrekt identifizieren.
Farberkennung
Die Farberkennung ist im Prinzip einfacher als die Erkennung von Objekten in Bildern. Durch die Erstellung einer Farbkarte und die Auswahl der dominantesten Farbe auf dieser Grundlage wird eine bessere Übereinstimmung zwischen dem Inhalt und dem Foto erreicht. Das menschliche Auge hat eine große Fähigkeit, das Gesehene zu analysieren und auf Kontraste zu achten. Mit Hilfe von KI-Mechanismen kann ein ähnlicher Effekt auf Systemebene erzielt werden.
Texterkennung
Die OCR-Funktionen sind in der IT-Welt schon lange bekannt. Sie ermöglichten das Scannen von Dokumenten mit einer Textanalysefunktion und der Möglichkeit der weiteren Bearbeitung. Heute kann uns die Texterkennung den Kontext dessen liefern, was auf einem Bild zu sehen ist. Künftig werden KI-Modelle, die den Inhalt von Bildern analysieren, in der Lage sein zu bestimmen, wo ein Foto aufgenommen wurde. Heute wird die Funktion der Texterkennung in Bildern zum Beispiel in gebührenpflichtigen Parkhäusern und auf Autobahnen eingesetzt, wo der Verkehr durch Inhaltsanalyse automatisiert wird. Im elektronischen Handel hingegen kann die Texterkennung die Zuordnung von Produktmarken zu den Fotos erleichtern.
Anzeigenabgleich
Heute werden unpassende Inhalte und Werbung immer weniger gern gesehen. Große E-Commerce-Unternehmen überbieten sich mit Ideen, wie sie die Konversionsrate um mindestens 0,1 % aufwärts steigern können - denn das kann ihnen enorme Einnahmen bringen. Eine der wichtigsten Aufgaben besteht darin, die Anzeigen richtig zu gestalten. Wenn man weiß, dass das Anzeigensystem Daten verwendet, die von einem Bilderkennungssystem bereitgestellt werden, kann man davon ausgehen, dass die Anzeigen auf einer bestimmten Ebene gut auf den Inhalt abgestimmt sind, in dem sie erscheinen. Durch die Verwendung geschlossener Produktsammlungen ist es jedoch möglich, dem Nutzer sehr effektiv die Produkte zu zeigen, die er gerade in einem Bild betrachtet. Ob es sich nun um eine Uhr, ein Hemd oder eine Gardine handelt, die Frage der Übereinstimmung kann einen solchen Nutzer zu einem Kauf bewegen.
Die Zukunft der Bilderkennung
Die Zukunft ist heute. Es werden autonome Fahrzeuge entwickelt, die durch die Verarbeitung von Daten aus mehreren Kameras selbständig Strecken zurücklegen können. Bei einigen Autos kann man bereits einen Autopiloten einstellen, der sie an ihr Ziel führt. Wird KI, die Bildverarbeitung einsetzt, dazu führen, dass wir als Fahrer nicht mehr gebraucht werden? Eine solche Entwicklung ist sicherlich höchst umstritten und sorgt bei vielen Menschen für Verwirrung.
Maschinelles Lernen auf geschlossenen Datensätzen
Um die Möglichkeiten der Bilderkennung effektiv nutzen zu können, müssen Sie Ihre eigenen Bedürfnisse definieren. Nur dann können Sie maximale Ergebnisse erzielen und einen Mehrwert bieten. Die Arbeit mit geschlossenen Datensätzen kann ein perfektes Beispiel dafür sein. Stellen Sie sich eine Situation vor, in der das KI-System aus einer Datenbank mit 1.000 Produkten, die in einem E-Commerce-Shop verkauft werden, Hunderttausenden von Fotos, auf denen diese Produkte erscheinen, zuordnet. Wenn es eines der Produkte auf dem Foto findet, wird es dessen Standort angeben. Dies erfordert kein menschliches Eingreifen, ermöglicht eine effiziente Beschreibung mehrerer Bilder und bietet einen Mehrwert in Form von besser passenden Anzeigen. Sie kann einen Nutzer auch dazu bewegen, in einem Online-Shop einzukaufen.
Einsatz von Bilderkennung in der Industrie
Auch die Industrie, als einer der wichtigsten Wirtschaftszweige, kann von Bilderkennungsalgorithmen in hohem Maße profitieren. Sie dienen unter anderem der Analyse des Produktionsprozesses, der Qualitätskontrolle, der Beschleunigung und der Kostensenkung. Vollautomatische Fabriken sind bereits Realität. Dies ermöglicht den Betrieb von Maschinen ohne Unterbrechung oder Veränderung - es erfordert nur die richtige Technologie und hochqualifiziertes Personal, um den gesamten Prozess zu verwalten. Diese Veränderungen sind unvermeidlich, da jedes Unternehmen bestrebt sein wird, die Produktionsprozesse und die Kosten langfristig zu optimieren. In einer Situation, in der sich die Möglichkeit bietet, die Produktivität zu steigern und die Fixkosten des Unternehmens zu senken, beginnen viele Unternehmen, verstärkt auf neue Technologien zurückzugreifen. Ein solcher Wandel ist etwas, womit wir alle, die wir heute einen festen Arbeitsplatz haben, rechnen müssen.
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