19 Apr KI-Lösungen synthetisch anlernen
Für das Training einer Künstlicher Intelligenz (KI) benötigen Anwender oftmals hunderte oder tausende Fotos des abgebildeten Gegenstands. Ein Problem im industriellen Kontext ist dabei, dass das Bauteil zunächst produziert werden muss. Erst spät im Fertigungsprozess lassen sich dann die Trainingsdaten erstellen. Insbesondere bei kleinen Losgrößen und Prototypen ist das nicht praxisnah. Zudem dauert es lange und ist teuer, die abgebildeten Elemente manuell zu identifizieren und zu klassifizieren. Diese Anforderungen haben Forschende des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung IGD als Anlass genommen, Trainingsdaten synthetisch zu erzeugen.
Für Anwender sei das ein riesiger Fortschritt, betont André Stork, Branchenleiter Automotive beim Fraunhofer IGD: „Noch bevor das Objekt physisch existiert, haben sie trainierte neuronale Netze.“ Die Technologie nutzt die ohnehin vorliegenden nativen CAD-Daten – und erschafft nach Angaben der Entwickler auf dieser Basis Bilder mit unterschiedlichen Lichtverhältnissen, aus verschiedenen Perspektiven und mit vielfältigen Texturierungen oder Materialeigenschaften.
Das Fraunhofer IGD will mit derartigen Lösungen insbesondere Unternehmen der verarbeitenden Industrie unterstützen: beispielsweise Automobil- und Flugzeughersteller, Zulieferer sowie Maschinen- und Anlagenbauer sollen von einer automatisierten Bauteilkontrolle profitieren. Die KI soll tatsächliche Bauteile und deren Verbau erkennen und diese mit der erlernten, korrekten Ausführung abgleichen. Das dient vor allem der Qualitätssicherung. „Indem Nutzer Teilaufgaben von einer KI ausführen lassen, können sie außerdem den Fachkräftemangel kompensieren“, erklärt Stork.
Auf der internationalen Fachmesse für Qualitätssicherung Control präsentiert das Fraunhofer IGD vom 23. bis 26. April mit dem AR-gestützten Montagearbeitstisch eine Applikation, die synthetisch generierte Trainingsdaten nutzt.
Quelle und Bild: www.igd.fraunhofer.de
