IDS: KI und Streaming treffen Robustheit

In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Bildverarbeitung gibt es immer mehr Anwendungen, die nicht nur effizient und schnell sind, sondern auch robust und zuverlässig. Ein Beispiel dafür ist die neueste Entwicklung von IDS, die KI und Streaming in einem kompakten, industrietauglichen Gehäuse kombiniert. In diesem Blogbeitrag werden wir auf die Bedeutung der Robustheit in KI-Anwendungen eingehen und wie IDS diese Herausforderung meistert.

Was ist Robustheit in KI-Anwendungen?

Robustheit in KI-Anwendungen bezieht sich auf die Fähigkeit eines Modells, unter verschiedenen Bedingungen korrekte Vorhersagen zu treffen. Dies umfasst nicht nur die Integrität des Modells, also die Fähigkeit, korrekte Ergebnisse zu liefern, sondern auch die Verfügbarkeit, also die Sicherstellung, dass das Modell unter allen Umständen funktioniert. Eine KI-Anwendung, die robust ist, kann beispielsweise unter verschiedenen Wetterbedingungen oder Lichtverhältnissen noch immer relevante Merkmale erkennen und korrekte Entscheidungen treffen.

Die Bedeutung von Robustheit

Die Robustheit ist ein entscheidender Aspekt bei der Entwicklung von KI-Anwendungen. Wenn ein Modell nicht robust ist, kann es unter bestimmten Bedingungen fehlschlagen und Sicherheitsrisiken verursachen. Ein Beispiel dafür ist die Erkennung von Objekten in einer Umgebung mit starkem Licht oder Schatten. Ein nicht robustes Modell könnte unter diesen Bedingungen die Objekte nicht korrekt erkennen, was zu Fehlern in der Anwendung führen könnte.

Wie meistert IDS die Robustheit?

IDS hat eine Lösung entwickelt, die KI und Streaming kombiniert, um die Robustheit zu erhöhen. Diese Lösung besteht aus einer Kamera, die sowohl Videostreaming als auch Aufzeichnungsfunktionen bietet. Die Kamera ist besonders robust, da sie in einem kompakten, industrietauglichen Gehäuse entwickelt wurde und IP65/67 Schutzklasse erreicht. Dies bedeutet, dass die Kamera widerstandsfähig gegen Staub und Wasser ist und somit in verschiedenen industriellen Umgebungen eingesetzt werden kann.

KI-Core und Hardwarebeschleunigung

Eine weitere wichtige Funktion der IDS-Kamera ist der selbst entwickelte KI-Core. Dieser Core führt K-Nearest-Neighbors (KNNs) hardwarebeschleunigt selbstständig aus. KNNs ist ein Verfahren, das die Nähe zwischen Objekten misst und somit hilft, Objekte zu erkennen und zu klassifizieren. Durch die Hardwarebeschleunigung kann die Kamera schnell und effizient Daten verarbeiten und korrekte Ergebnisse liefern.

Praxisbeispiel: Industrielle Anwendungen

Die IDS-Kamera kann in verschiedenen industriellen Anwendungen eingesetzt werden, wie zum Beispiel:

• in der Überwachung von Produktionsprozessen
• in der Qualitätssicherung.

In einer Produktionshalle kann die Kamera beispielsweise Objekte erkennen und ihre Position und Bewegung verfolgen. Wenn ein Objekt nicht korrekt positioniert ist, kann die Kamera dies erkennen und eine Warnung auslösen, um den Produktionsprozess zu stoppen und die Fehler zu korrigieren.

Sicherheit und Fairness

Die Sicherheit und Fairness von KI-Anwendungen sind ebenfalls wichtige Aspekte. Die EU arbeitet derzeit an dem EU AI Act, der Anwendungen von KI regeln soll. Neben der Fairness geht es auch um die Robustheit und Sicherheit der Erkennungsleistung. Es besteht die Gefahr, dass eine KI-Anwendung unter bestimmten Witterungsbedingungen oder Lichtverhältnissen relevante Merkmale nicht erkennt, was Sicherheitsrisiken zur Folge hätte. Mit der Forschung und Entwicklung von secunet können verschiedene Umweltfaktoren getestet werden, um so die Grenzen der Erkennungsleistung einer Anwendung aufzuzeigen und mögliche Risiken zu identifizieren.

Fazit

Die Kombination von KI und Streaming in einer robusten Kamera ist ein wichtiger Schritt in der Entwicklung von zuverlässigen und effizienten KI-Anwendungen. Die Lösung von IDS zeigt, dass Robustheit nicht nur ein theoretischer Aspekt ist, sondern auch in der Praxis umgesetzt werden kann. Durch die Verwendung von hardwarebeschleunigten KI-Coren und der Integration in industrietaugliche Gehäuse kann die IDS-Kamera in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden und sicherstellen, dass die KI-Anwendung unter allen Bedingungen korrekte Ergebnisse liefert. Dies ist ein wichtiger Schritt in der Zukunft der KI und zeigt, dass Robustheit nicht nur ein Ziel ist, sondern auch eine Realität.