Die Zukunft der Bildverarbeitung, Teil 1
Embedded Vision und KI stärken sich gegenseitig
Fortsetzung des Artikels von Teil 5
Martin Klahr, Phytec: »Bildverarbeitung wird zur Selbstverständlichkeit«
Embedded Vision senkt die Schwelle für die Anwendung von Bildverarbeitung und macht sie nach und nach selbstverständlich. KI erweitert dabei das mögliche Aufgabenspektrum. Martin Klahr, Bereichsleiter Embedded Vision bei Phytec, nimmt dazu Stellung.
Welche Bedeutung wird Embedded Vision in der Bildverarbeitung künftig erlangen? In welchen Anwendungen wird Embedded Vision zu finden sein?
Martin Klahr: In den vergangenen Jahren hat die Zahl der Embedded-Vision-Anwendungen dynamisch zugenommen – in industriellen Anwendungen ebenso wie beispielsweise in smarten Haushaltsgeräten. Dieser Trend wird sich nach unserer Überzeugung weiter fortsetzen. Immer leistungsfähigere und dennoch energiesparende Prozessoren und Kameras sowie die fortschreitende Miniaturisierung ermöglichen den universellen Einsatz der Technologie in mobilen und portablen Geräten. Ein großer Markt ist dabei sicherlich der Bereich rund um Logistik und Warehouse-Automation; wie wichtig Effizienzsteigerung und Absicherung von Lieferketten ist, erfahren wir ja gerade ganz aktuell. Hier kann die Bildverarbeitung einen wichtigen Beitrag leisten. Auch im Bereich von Medizintechnik, Energie und Umwelt sowie in zahlreichen ganz alltäglichen Anwendungen werden wir künftig noch mehr Embedded Vision finden.
Ein Merkmal der Zukunft wird sicherlich sein, dass die Anwendung von Bildverarbeitung ganz selbstverständlich und niederschwelliger werden wird. Kameras werden so nahtlos in Geräte und Werkzeuge des täglichen (Arbeits-)Alltags integriert sein, wie es heute schon beim Staubsaugerroboter der Fall ist.
Gleichzeitig werden auch die Entwicklung und Integration dank intelligenter Komponenten noch schneller, einfacher und kostengünstiger werden.
Welche Rolle wird künstliche Intelligenz in der Bildverarbeitung künftigspielen, und welche Aufgaben wird sie erfüllen?
Die sogenannte »klassische« algorithmenbasierte Bildverarbeitung ist in den letzten Jahrzehnten zu einem sehr hohen Perfektionsgrad entwickelt worden. Sie stößt nun in bestimmten Anwendungen oder Situationen an Grenzen, die sich mithilfe der künstlichen Intelligenz überwinden lassen. Beispiele dafür sind Anwendungen mit unbekanntem Hintergrund, wie etwa in Outdoor-Szenarien oder bei Objektvariationen. Hier ergeben sich Aufgaben, die sich praktisch nur mit KI lösen lassen. Das ist ein wichtiger Durchbruch, und deshalb wird KI aus der Bildverarbeitung nicht mehr wegzudenken sein.
Gleichzeitig gibt es nach wie vor viele Anwendungen, in denen algorithmische Bildverarbeitung die bessere Wahl ist, etwa zur exakten Vermessung von Objekten. Oder bei sicherheitskritischen Aufgaben, bei denen eine Verifikation der Systementscheidung wichtig ist – wobei KI ja auch hier gerade große Fortschritte macht.
Insgesamt wird KI in Zukunft also eine immer größere Rolle spielen – vielleicht ja in Kombination mit klassischer Bildverarbeitung. Daraus könnten smarte Systeme entstehen, die im besten Fall durch Laien trainierbar sind und die Vorteile beider Ansätze verbinden.
- Embedded Vision und KI stärken sich gegenseitig
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