Im datengetriebenen Alltag stehen Unternehmen vor der Herausforderung, ihre Datenmengen effizient auszuwerten – und so wichtige Erkenntnisse für ihr Business zu gewinnen. Besonders schwierig erweist sich dabei die Auswertung visueller Elemente wie Bilder und Videos. Hier kommt Vision AI ins Spiel.
Wir erklären Ihnen, wie Vision AI funktioniert, wie Sie diese für Ihr Business nutzen können und vor welchen Herausforderungen Sie dabei stehen.
Das Wichtigste in Kürze
- Praktische Einsatzgebiete von Vision AI Tools sind unter anderem die medizinische Bildgebung und die Dokumentenverarbeitung.
- Die Herausforderungen eines erfolgreichen Einsatzes der KI sind zum Beispiel Datenqualität, Rechenleistung und Qualität der KI.
- Konfuzio verfügt über eine Vision AI, mit der Sie visuelle Elemente in Dokumenten automatisiert erkennen und auswerten.
Definition – Was ist Vision AI?
Vision Artificial Intelligence – oder kurz Vision AI – beschreibt den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zur Analyse und Interpretation von Bildern, Videos und anderen visuellen Elementen. Bei diesem Vorgang greift Vision AI auf verschiedene Technologiekomponenten zurück, um visuelle Daten wie Bilder und Videos zu analysieren und zu interpretieren. Eine der Kernkomponenten von Vision AI ist Computer Vision. Dieses Spezialgebiet der künstlichen Intelligenz konzentriert sich darauf, Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, visuelle Informationen ähnlich wie das menschliche Sehen zu verarbeiten und zu verstehen.
Darüber hinaus nutzt Vision AI Techniken der Bilderkennung und -suche, um innerhalb großer visueller Datensätze spezifische Objekte und Muster zu identifizieren und gezielt abzurufen. Dabei wird maschinelles Lernen eingesetzt, um Elemente innerhalb eines Bildes zu klassifizieren und mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Die Bildsuche ergänzt diese Fähigkeiten, indem sie ähnliche Inhalte gezielt und schnell ausfindig macht, was vielfältige Anwendungen in Bereichen wie E-Commerce und digitalen Archiven ermöglicht.
Exkurs – Computer Vision vs. Vision AI im Detail
Beide Technologien sind eng miteinander verbunden, aber sie sind nicht genau dasselbe:
Computer Vision
Computer Vision bezieht sich auf das wissenschaftliche Feld, das sich mit der Entwicklung von Methoden und Algorithmen befasst, um Computern das Verstehen visueller Informationen zu ermöglichen. Es ist ein breiterer Begriff, der verschiedene Technologien und Methoden umfasst, die visuelle Daten analysieren, interpretieren und verstehen. Computer Vision kann sich sowohl auf den wissenschaftlichen als auch auf den praktischen Aspekt beziehen.
Vision AI
Vision AI ist ein Teilbereich von Computer Vision, der sich speziell auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (AI) in der Verarbeitung visueller Informationen konzentriert. Vision AI überführt die Erkenntnisse von Computer Vision als Applikationen und Software, um Computer dazu zu befähigen, automatisch Muster und Informationen aus Bildern oder Videos zu extrahieren. Es umfasst Technologien wie Bilderkennung, Objekterkennung und Gesichtserkennung, um visuelle Aufgaben zu automatisieren.
Das heißt konkret
Computer Vision ist ein umfassenderer Begriff, der das allgemeine Verständnis von Computern für visuelle Informationen abdeckt, während Vision AI spezifischer auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz in diesem Kontext fokussiert ist. Vision AI kann daher als eine spezielle Form von Computer Vision betrachtet werden.
Bisher bietet unter anderem Google mit seiner Entwicklungsumgebung Vertex AI Vision Unternehmen die Möglichkeit, mit vortrainierten APIs und AutoML eigene Anwendungen für maschinelles Sehen zu entwickeln oder Daten aus visuellen Elementen zu gewinnen.
Anwendungen von Vision AI
Grundsätzlich eignet sich Vision AI überall dort, wo eine KI Daten in visuellen Elementen verstehen und extrahieren soll. Dabei zeigen sich unter anderem diese Anwendungsgebiete:
Bildsegmentierung
Die KI verwendet komplexe Algorithmen, um automatisiert die verschiedenen Segmente eines Bildes zu identifizieren und zu trennen. Dies ermöglicht eine präzise Analyse von einzelnen Bildbereichen und findet Anwendung in medizinischen Bildern, Überwachungssystemen und Objekterkennungsszenarien.
Objekterkennung
Vision AI Solutions identifizieren und lokalisieren Objekte in Bildern oder Videos. Unternehmen setzen die Technologie beispielsweise in Überwachungskameras ein, die verdächtige Aktivitäten von Menschen (wie zum Beispiel das Führen einer Waffe) erkennen.
Gesichtserkennung
In der Gesichtserkennung spielt die Technologie eine Schlüsselrolle, indem es komplexe Merkmale von Gesichtern erkennt und extrahiert. Das ist einer der komplexesten Einsatzbereiche der Technologie, da menschliche Gesichter durch Ausdruck, Hautfarbe, Haltung und Ausrichtung schwer zu lesen sind. Die Gesichtserkennung kommt zum Beispiel in Sicherheitssystemen, bei Zugangskontrollen und in sozialen Medien zum Einsatz.
Kantenerkennung
Vision AI ist Hauptakteur für die Kantenerkennung, indem sie die Übergänge in Form von Helligkeitsunterbrechungen zwischen verschiedenen Objekten oder Strukturen in einem Bild identifiziert. Dies ist grundlegend für die Bildverarbeitung und Datenextraktion.
Mustererkennung
In der Mustererkennung identifiziert die KI Anordnungen von Merkmalen bzw. Daten. Es erkennt also – wie der Name es schon sagt – Muster. Dies ist in der Bildverarbeitung von Nutzen, um Strukturen in Bildern aufzudecken und zu interpretieren.
Visuelle Suche
Die Technologie ermöglicht eine visuelle Suche. Das bedeutet: Nutzer müssen online nicht mehr mit Text nach einem Produkt oder einer Information suchen, sondern können einfach ein Bild für die Suche hochladen. Vision AI Tools analysieren dann die visuellen Merkmale wie Formen, Muster und Farben und vergleichen diese mit einer großen Datenbank von Bildern. Sie stellen so Ähnlichkeiten fest und zeigen Usern relevante Übereinstimmungen.
Die KI erkennt Merkmale von Bildern und zeigt Usern in der Search-Funktion einer Suchmaschine ähnliche Bilder an.
Optical Character Recognition
Vision AI spielt eine Schlüsselrolle in der Optical Character Recognition (OCR, optische Zeichenerkennung), indem es die Umwandlung eines Bild zu Text ermöglicht und nachgelagert z. B. durch Regeln oder KI Informationen daraus extrahiert. Sie identifiziert Formen und Muster von Buchstaben und Zeichen in einem Bild und wandelt sie in maschinenlesbaren Text um. Diese Technologie unterstützt nicht nur die Digitalisierung von Dokumenten und automatisierte Datensuche, sondern erweitert beispielsweise auch die Möglichkeiten im Umgang mit technischen Zeichnungen. Hierbei werden nicht nur Texte, sondern auch spezifische Symbole und Strukturen erkannt, was technische Abteilungen dazu befähigt, detaillierte Informationen effizient für Planungen und Analysen zu nutzen.
Bildklassifizierung
Vision AI Software ordnet Bilder automatisch in Kategorien ein oder versieht sie mit Labels. Dazu greift Computer Vision AI auf ein Klassifizierungssystem mit einer Datenbank zurück, die vordefinierte Muster enthält. Sie gleicht die Muster mit den Bildelementen ab und bestimmt, worum es sich handelt. Dieser Prozess ist in verschiedenen Anwendungen wie in der biomedizinischen Bildgebung, der Biometrie und der Videoüberwachung wichtig.
Dokumentenklassifizierung
Vision AI erkennt Bild- und Textinhalte in Dokumenten und kann die Dokumente entsprechend zuordnen. Das heißt: Die Technologie ist in der Lage, Dokumente automatisiert nach vorgegebenen Kategorien zu sortieren und abzulegen.
In der Praxis nutzen Unternehmen die Technologie daher zum Beispiel bei der medizinischen Bildgebung, der Überwachung und Erkennung von sicherheitsrelevanten Ereignissen sowie bei autonomen Fahrzeugen.
Computer Vision AI Beispiele
Von der Industrie über die Finanzbranche bis hin zum Versicherungswesen: Vision AI ist heute bereits in zahlreichen Branchen im Einsatz. Hier sind 3 klassische Computer Vision AI Beispiele:
Vision AI bei autonomen Fahrzeugen
Die KI-Technologie spielt eine entscheidende Rolle bei Fahrzeugen mit automatisierter Fahrfunktion. Autonome Fahrzeuge verfügen über mehrere Kameras und Sensoren, um die Umgebung in Echtzeit zu erfassen. Vision AI Algorithmen analysieren diese Daten kontinuierlich und identifizieren Verkehrszeichen, Fußgänger, andere Fahrzeuge und Hindernisse auf der Straße. Durch die Echtzeitanalyse der visuellen Informationen ist das Fahrzeug in der Lage, präzise Entscheidungen zu treffen, wie zum Beispiel das Anpassen der Geschwindigkeit, das Wechseln von Fahrspuren oder das Abbremsen, um Kollisionen zu vermeiden.
Vision AI bei medizinischer Bildgebung
In der medizinischen Bildgebung setzen Gesundheitseinrichtungen die KI bei der Analyse von Röntgenaufnahmen, MRT-Scans und anderen medizinischen Bildern ein. Die Vision AI Algorithmen sind darauf ausgelegt, komplexe Muster und Anomalien in den Bildern zu erkennen, um Ärzten bei der Diagnose und Behandlungsplanung zu unterstützen. Zum Beispiel identifiziert die KI Tumore in einem frühen Stadium, erkennt strukturelle Abweichungen oder hebt automatisch bestimmte Bereiche für eine genauere Analyse hervor.
Vision AI in der Dokumentenverarbeitung
In der Dokumentenverarbeitung unterstützt die Technologie insbesondere bei der automatisierten Extraktion von Informationen aus verschiedenen Arten von Dokumenten. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, große Mengen an Papierdokumenten oder digitalen Dateien zu verarbeiten, wie Rechnungen, Verträge und Formulare.
Vision AI ermöglicht über den Einsatz von Technologien wie OCR und OMR die automatische Erfassung von Texten und Markierungen beispielsweise in Bildern, Grafiken, Formularen und Tabellen.
Die KI ist so in der Lage, Schlüsselinformationen wie Namen, Adressen, Rechnungsbeträge oder Produktcodes zu extrahieren. Durch die Automatisierung dieses Prozesses senken Unternehmen die Bearbeitungszeit und minimieren menschliche Fehler.
Herausforderungen der KI
Die Anwendungsbereiche von Vision Artificial Intelligence zeigen, welch großes Potenzial die Technologie für Unternehmen mitbringt. Um dabei das bestmögliche Ergebnis zu erzielen, stehen Firmen vor diesen Herausforderungen:
Datenqualität und -vielfalt
Die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten sind entscheidend für die Leistung von Vision AI Programmen. Wenn die Datensätze nicht repräsentativ oder bestimmte Gruppen unterrepräsentiert sind, können vortrainierte Modelle ungenaue Vorhersagen treffen. Zudem schränkt das die Anwendbarkeit der KI in verschiedenen Kontexten ein.
Rechenleistung
Die Verarbeitung großer Mengen visueller Daten erfordert eine erhebliche Rechenleistung. Fortschrittliche, benutzerdefinierte Modelle, wie neuronale Netzwerke, benötigen leistungsstarke Hardware, z. B. GPU Grafikkarten, und effiziente Algorithmen, um in akzeptabler Zeit komplexe Analysen durchzuführen. Dies stellt eine Herausforderung dar – insbesondere für Unternehmen oder Anwendungen mit begrenzten Ressourcen.
Komplexität der visuellen Daten
Im Gegensatz zu strukturierten Daten sind visuelle Daten hochgradig unstrukturiert und komplex. Diese Komplexität erschwert die Analyse und erfordert fortschrittliche und anpassungsfähige KI-Systeme, um relevante Muster und Merkmale zu erkennen und zu extrahieren.
Verständnis von Kontext
Menschliche Fähigkeiten, Kontext zu verstehen und abstrakte Konzepte in Bildern zu erkennen, sind für Vision AI Software eine Herausforderung. Die Interpretation von Bildern erfordert nicht nur die Identifikation von Objekten, sondern auch das Verstehen von Zusammenhängen und abstrakten Konzepten, was für künstliche Intelligenz nach wie vor eine komplexe Aufgabe ist.
Management von KI-bezogenen Risiken
Mit dem Einsatz der KI sind verschiedene Risiken verbunden, einschließlich Sicherheitslücken, Fehlinterpretationen und möglicherweise unbeabsichtigter Auswirkungen. Das Management dieser Risiken erfordert eine umfassende Bewertung, Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen und regelmäßige Überwachung der Systeme.
Vision AI Applikationen auf eine Anwendung anpassen
Die KI-Technologie nutzt fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens wie tiefe neuronale Netze, um aussagekräftige Informationen aus Bild- und Videoinhalten zu gewinnen. Dabei geht die Technologie in der Regel in diesen 7 Schritten vor:
1. Datensammlung
Zunächst sammelt die KI große Mengen an visuellen Daten. Das können Bilder oder Videos sein, die die Vielfalt der Szenarien repräsentieren, die das System später erkennen soll.
2. Datenbereinigung
Danach bereinigt die Technologie die gesammelten Daten. Auf diese Weise stellt sie sicher, dass das Modell auf qualitativ hochwertigen und repräsentativen Daten trainiert wird. Dies kann die Anpassung von Bildgrößen, die Entfernung von Störungen oder die Normalisierung von Farben umfassen.
3. Feature-Extraktion
Das AI-Modell nutzt fortschrittliche Algorithmen, um automatisch relevante Merkmale aus den visuellen Daten zu extrahieren. Diese Merkmale können verschiedene Aspekte umfassen, wie Kanten, Formen, Texturen oder Farbmuster. Die Feature-Extraktion ist entscheidend, um die wichtigen Informationen zu identifizieren, die für die nachfolgende Analyse und Erkennung von Objekten oder Mustern relevant sind.
4. Training des Modells
Das extrahierte Wissen wird dem Modell beigebracht. Dabei trainieren Unternehmen das Modell mit gelabelten Daten, so dass es lernt, Muster und Zusammenhänge zwischen den visuellen Merkmalen und den entsprechenden Labels zu erkennen.
5. Optimierung
Nach dem Training optimieren Unternehmen das Modell, um seine Leistung zu verbessern. Dies kann durch die Anpassung von Hyperparametern oder die Verwendung spezieller Optimierungsalgorithmen erfolgen.
6. Inferenz (Anwendung)
Nach dem Training sind Unternehmen in der Lage, das Modell auf neue, nicht gesehene Daten anzuwenden. Dieser Schritt wird als Inferenz bezeichnet. Das Modell analysiert visuelle Informationen und trifft basierend auf seinem Training Vorhersagen, Empfehlungen oder Klassifikationen.
7. Rückmeldung und Verbesserung
Über Rückmeldungen und Fehler erkennen Unternehmen, wo das Modell noch weitere Daten benötigt, um seine Leistung und Genauigkeit zu verbessern.
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