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IDS NXT lighthouse: Intuitive KI-Trainingssoftware ohne Programmieren
Einfache Bedienbarkeit senkt Eintrittsbarriere für Anwender ohne Vorkenntnisse
Für die Realisierung von KI-Vision-Lösungen sind in der Regel Fachwissen, Entwicklungsaufwand und Investitionen in Computer-Hardware und Speichertechnik erforderlich. Mit Cloud-Computing und spezialisierten Trainingsservices wie IDS NXT lighthouse geht es einfacher: neuronale Netze lassen sich damit individuell und auf Knopfdruck trainieren, ohne dass eine eigene Entwicklungsumgebung eingerichtet werden muss. Als Teil der KI-Komplettlösung IDS NXT ocean hilft die Trainingssoftware dabei, dass Deep Learning allen zugänglich wird. Mit dem Release von IDS NXT lighthouse Version 1.1 stehen nun weitere Funktionen zu Verfügung.
Das Training neuronaler Netze umfasst bei der Web-Applikation drei grundlegende Schritte: individuelle Beispielbilder hochladen, die Bilder labeln (z.B. „gut“ / „schlecht“) und anschließend das vollautomatische Training starten. Das erzeugte Netz kann direkt auf IDS NXT Industriekameras ausgeführt werden. Das macht sie zur leistungsfähigen Inferenzkameras, die dank künstlicher Intelligenz vollkommen neue Bildverarbeitungsaufgaben lösen können. Sie haben gelernt, welche Bildmerkmale wichtig sind und sind fähig, dieses Wissen auch auf neue Bilddaten anzuwenden. Das ist nicht nur bei Anwendungen mit stark variierenden Objekten ein enormer Vorteil gegenüber klassischer Programmierung.
Alle Komponenten – Kamerahardware mit KI-Core und unterschiedlichen Sensoren und Schutzklassen, Software, Infrastruktur, Wissen und Support – werden von einem einzigen Anbieter entwickelt und bereitgestellt. Dieser ganzheitliche Ansatz macht IDS NXT ocean zu einer einzigartigen Lösung auf dem Vision-Markt. Die Trainingssoftware für neuronale Netze steht seit kurzem als Version 1.1 zur Verfügung. Das Unternehmen hat sowohl Bedienung als auch Funktionsumfang weiter verbessert, etwa durch das Redesign der Detailansicht oder erweiterte Filter-Funktionen. Die nächste Version ist bereits in Arbeit – dann werden neben Klassifikationsaufgaben bspw. auch Objektdetektionen realisierbar sein.
