KI-Stammtisch: Multimodale Datenbasis für KI-Anwendungen in der industriellen Qualitätssicherung (QS)

Vor dem Hintergrund der stetig geforderten Erhöhung des Automatisierungsgrades zum Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen sind die im industriellen Prozess bekannten und zu unterscheidenden Objekt-/Fehlerklassen unter Verwendung von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz sicher zu klassifizieren. Dabei steht der Hauptfokus auf der Nachbildung der Entscheidungslogik des Menschen mit Hilfe mathematischer Algorithmen.

Doch welche menschlichen Sinne nutzt der Experte zur Klassifikation im jeweiligen Qualitätssicherungsprozess? Welche Eigenschaften sind charakteristisch für die sichere Einordnung in eine Klasse? Und ist eine visuelle Bewertung dabei ausreichend oder bewertet der Mensch ergänzend akustische oder haptische Eigenschaften des Objektes? In der Regel benutzt der Mensch verschiedene Sinneseindrücke zur Bewertung / Klassifikation, z.T. auch ohne sich dessen im Detail überhaupt bewusst zu sein. Wie kann man den manuellen Entscheidungsprozess auch hinsichtlich der notwendigen Sensorik des maschinellen Systems abbilden?

Oftmals ist die Beschreibbarkeit des Erkennungsproblems in einem unimodalen Datenraum (z.B.: mit Farbkamera) nicht hinreichend möglich. Im Rahmen der Automatisierung industrieller QS-Aufgaben wurden mit KI zu lösende Erkennungsaufgaben in der Vergangenheit zumeist nur unimodal (z.B.: Bildverarbeitung, Maschinenparameter oder Akustik) betrachtet, bei der manuellen QS durch den Menschen fließen jedoch meistens multisensorische Wahrnehmungen in den menschlichen Klassifikationsprozess ein (Sichtprüfung, Geräuschwahrnehmung, Berücksichtigung von Einstellparametern an der Maschine als Hintergrundwissen, etc.). Eine Nachbildung realer Klassifikationsprozesse ist bei Anwendung einer unimodalen KI-Datenbasis daher entsprechend eingeschränkt. Je komplexer die Erkennungsaufgabe, umso mehr stoßen unimodale KI-Lösungen an ihre Grenzen. Im Rahmen des Vortrags sollen daher Hintergründe und Fakten, sowie Lösungsansätze und praktische Probleme der Anwendung einer multimodalen KI erläutert werden und deren Anwendung in der industriellen Praxis einführend dargestellt werden.

Die Veranstaltung wird in Kooperation mit dem Thüringer Zentrum für Lernende Systeme und Robotik (TZLR) durchgeführt.

Referentin: PD Dr.-Ing. habil. Katharina Anding (Fraunhofer IDMT Ilmenau)

Bei Fragen zur Veranstaltung wenden Sie sich gern an:

Dr. Daniel Garten
KI-Trainer Modellfabrik Prozessdaten
Telefon: +49 3683 6900-86
E-Mail: garten@kompetenzzentrum-ilmenau.de

Über den KI-Stammtisch

Der „KI-Stammtisch“ ist ein regionales Veranstaltungsformat für Entwickler und Anwender von KI-Lösungen. Im monatlichen Rhythmus werden konkrete KI-Lösungen oder aktuelle Entwicklungen im Bereich der KI-Technologien vorgestellt. Der „KI-Stammtisch“ richtet sich besonders auch an Unternehmen, die einen Einblick in Problemstellungen bei der technischen Umsetzung von KI-Lösungen erhalten möchten. Gleichzeitig dienen die Veranstaltungen dem gegenseitigen Kennenlernen, der Vernetzung untereinander und dem Wissens- und Erfahrungsaustausch.

Die Stammtische finden immer am zweiten Dienstag im Monat statt.

Der KI-Stammtisch findet als Online-Veranstaltung statt. Die Zugangsdaten werden den Teilnehmenden kurz vor der Veranstaltung via Mail mitgeteilt.