Die Zukunft der Bildverarbeitung, Teil 2
Embedded Vision und KI gehen miteinander einher
Die Trends hin zu Embedded Vision und KI laufen parallel, aber ein Selbstzweck wird KI auch in Zukunft nicht sein. Wie ist nun der aktuelle Stand der Embedded-Vision-Technik und der KI-Nutzung in der Bildverarbeitung, welche technischen Trends zeigen sich derzeit, und was wird die Zukunft bringen?
Teil 1 dieses Artikels.
Die Leistungsfähigkeit von Embedded-Vision-Systemen steigt stetig, so dass sie in immer mehr Anwendungen Bildverarbeitungssysteme auf PC-Basis ersetzen können. Bildverarbeitungstechnik lässt sich dadurch direkt in übergeordnete Systeme integrieren. Auch für Edge-Computing-Applikationen im IIoT sowie für Anwendungen auf Basis von künstlicher Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning ist Embedded-Vision-Technik gut geeignet - hier zeigt sich, dass die Trends hin zu Embedded Vision und KI parallel laufen. Ein Selbstzweck wird KI aber auch in Zukunft nicht sein; immer wird es Applikationen geben, die mit „klassischen“ Algorithmen besser und einfacher zu lösen sind als mit KI-Algorithmen.
Fünf Experten aus vier Bildverarbeitungs-Unternehmen erläuterten uns dazu ihre Sicht der Dinge – die Fragen stellte Andreas Knoll, die Antworten folgen in alphabetischer Reihenfolge der Firmennamen.
- Embedded Vision und KI gehen miteinander einher
- Yonatan Hyatt, Inspekto: »KI wird immer leichter anzuwenden«
- Christoph Wagner, MVTec Software: »Edge-Cloud-Techniken fördern Embedded-Lösungen«
- Dr. Martin Klenke und Bruno Menard, Teledyne: »KI wird kontinuierliches Lernen ermöglichen«
- Jan-Erik Schmitt, Vision Components: »Embedded Vision spart Zeit und Kosten«
