Deep Learning: Branchen durch intelligente Automation transformieren

In den letzten Jahren wuchs Popularität und Einsatz Deep-Learning-basierter Algorithmen durch breite Anwendbarkeit und exzellente Ergebnisse.

Wofür wird Deep Learning genutzt?

Hauptziel: Aufgaben lösen, die Menschen fast automatisch ausführen, für Maschinen aber komplex sind. Beispiel: Alle Bildelemente erkennen und identifizieren. Heute ist Deep Learning bester Bildklassifizierer und State-of-the-Art in Computer Vision. Meistgenutzte Algorithmen, Hauptforschungsobjekt.

Grundlage & Funktionsweise

Deep Learning = Teilgebiet der KI basierend auf künstlichen neuronalen Netzen. Inspiriert von menschlichen Neuronen: Neuron empfängt/überträgt elektrische Impulse → künstliches Neuron empfängt Information, transformiert, sendet an benachbarte Neuronen. Information wird durch das Netz transformiert bis zum Output – basierend auf Inputdaten, Training, Verwendungszweck.

Training essenziell: Netz lernt aus Daten. Mit Training modifiziert es Neuronen, bis korrekte Schlussfolgerungen auch bei unbekannten Daten gezogen werden. Beispiel: Bilder mit „Hund“/„kein Hund“ labeln → Netz lernt, Hunde in neuen Bildern zu finden. Anwendbar in diversen Feldern: Handschrifterkennung, Altersbestimmung aus Bildern.

Anwendungsbereiche

Täglich genutzte Anwendungen: Google Translate; Sprachassistenten (Siri, Cortana, Google Assistant) – Deep Learning für Spracherkennung; E-Mail-Klassifizierung; Sicherheitssysteme (Gesichtserkennung). Komplex: Autonomes Fahren – täglich näher an Realität.

In Fabriken: Erkennung neuer Bauteile ohne vorheriges Einlernen – Algorithmus hat „studiert“, was ein Teil ist, erkennt neue Teile automatisch. Intelligente Fehlererkennung: Nach Training mit diversen Fehlern (Form, Größe, Geometrie) erkennt System neue Fehlerklassen, da es gelernt hat, „was ein Fehler ist“. Wertvoll, da Fehlervariabilität oft nicht vollständig vorab kategorisierbar.

Deep Learning entfaltet sich breit – besonders in Industrie 4.0, speziell Computer Vision. Kombiniert mit CV: Distanzmessung, Ausfallvorhersage, Objekterkennung, Texterkennung. Bisher menschliche Intervention, hoher Zeitaufwand – jetzt automatisierbar durch Deep Learning.

Nur einige von vielen aktuellen Anwendungen – Zukunft bringt mehr, Feld in voller Expansion, löst zunehmend komplexere Probleme.

Deep Learning in Ihren Prozessen anwenden? Kontaktieren Sie uns!

Mehr zu Deep Learning & Anwendungen: Blog-Auswahl.
Rolle von Cobots in Industrie 4.0
Sind künstliche Visionssysteme teuer?

Verwandte Projekte:
Automatische Küvettenreinigung
Rebschneide-Roboter
Remote-Projektmonitoring
Batterieanschluss mit Computer Vision
Variabler Code-Lesung