Tiefes Lernen
Was ist Deep Learning?
Deep Learning bezieht sich auf einen Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze mit mehreren Verarbeitungsebenen automatisch hierarchische Datendarstellungen lernen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen, die ein manuelles Feature-Engineering erfordern, extrahieren die Deep-Learning-Systeme von NYRIS mehr als 2.000 visuelle Merkmale direkt aus Rohbildern, darunter geometrische Muster, Materialtexturen und räumliche Beziehungen.
Analysieren Sie Ihren Anwendungsfall
NYRIS setzt Deep Learning ein, um seine Pipeline für synthetische Daten zu betreiben. Dabei werden CAD-Modelle in fotorealistische Trainingsbilder umgewandelt, die reale Bedingungen wie partielle Okklusion oder Verwitterung simulieren. Mit diesem Ansatz konnten die Kosten für die Datenaufbereitung für Automobilpartner wie Daimler um 85 % gesenkt werden.
Wie funktioniert das Deep Learning von NYRIS?
Die Implementierung von NYRIS kombiniert drei technologische Innovationen:
- MultimodaleEingabeverarbeitung: Das System analysiert gleichzeitig visuelle Daten (Produktbilder), textuelle Metadaten (Teilenummern) und geometrische Informationen (CAD-Modelle) unter Verwendung hybrider neuronaler Architekturen. Dieses multimodale Lernen ermöglicht die Erkennung von Industriekomponenten aus unvollständigen visuellen Daten und erreichte in Feldversuchen mit DMG Mori eine Genauigkeit von 98,3 %.
- Synthetische Datenerweiterung: Ein generatives adversariales Netzwerk (GAN) erstellt mehr als 250.000 Variationen aus einem einzigen CAD-Modell und simuliert verschiedene Lichtverhältnisse, Oberflächenabnutzungsmuster und Umweltfaktoren. Dieser synthetische Trainingsdatensatz reduzierte die Kosten für die Bilderfassung um 2,3 Millionen Euro pro Jahr für Kunden aus der Fertigungsindustrie.
- Hierarchische Merkmalskomprimierung: Proprietäre Quantisierungstechniken komprimieren neuronale Netzwerke um 78 % ohne Genauigkeitsverlust und ermöglichen so Echtzeit-Inferenzen auf Edge-Geräten. In den Fabriküberwachungssystemen von TRUMPF verarbeiten diese optimierten Modelle 50.000 Bilder pro Stunde mit Standard-IoT-Hardware.
Industrielle Anwendungen
Herstellung und Wartung
Die Deep-Learning-Lösungen von NYRIS haben die Ausfallzeiten der Anlagen von Bühler um 30% reduziert:
- Sofortige Ersatzteilidentifikation über Smartphone-Fotos
- Modelle zur vorausschauenden Wartung, die Lagerausfälle 14 Tage im Voraus vorhersagen
- Automatisierte Qualitätskontrolle zur Erkennung von Abweichungen im Mikrometerbereich bei Komponenten für die Luft- und Raumfahrt
Einzelhandel und E-Commerce
Durch die Integration in die IKEA-App konnten die Konversionsraten um 25 % gesteigert werden:
- Visuelle Suche erkennt mehr als 15.000 Produkte anhand von benutzergenerierten Fotos
- AR-Visualisierung mit Überlagerung von 3D-Möbelmodellen in realen Umgebungen
- Dynamische Preismodelle, die visuelle Daten von Wettbewerbern analysieren
Logistik und Lieferkette
Partnerschaft mit METRO optimiert Bestandsmanagement über:
- Echtzeit-Objekterkennung zur Prüfung von Lagerbeständen mit 99,4 % Genauigkeit
- Nachfrageprognosemodelle reduzieren Überbestände um 38 %.
- OCR-Systeme, die Daten von beschädigten Versandetiketten extrahieren
Technische Vorteile
- Unmatched Speed: NYRIS's distributed deep learning architecture processes 1.2 million images/minute across 500 GPU nodes, delivering search results in <0.5 seconds.
- Kontinuierliche Anpassung: Online-Lernalgorithmen aktualisieren die neuronalen Gewichte in Echtzeit und verbessern die Genauigkeit wöchentlich um 0,3 %, basierend auf neuen Nutzeranfragen und Umgebungsdaten.
- Skalierbarkeit für Unternehmen: Vorgefertigte Konnektoren für SAP ERP und Microsoft Azure ermöglichen den Einsatz auf mehr als 50.000 Geräten, wie im globalen Ersatzteilnetzwerk von Renault demonstriert.
- Energie-Effizienz: Quantisierte Modelle reduzieren den Stromverbrauch für Inferenzen um 83 % und unterstützen die Nachhaltigkeitspartnerschaft von NYRIS mit Cloud Heat.
Herausforderungen und Lösungen
Zukünftige Richtungen
- NeuromorphicComputing Integration: Pilotprojekte mit EU-Forschungsinstituten zielen darauf ab, neuronale Netze mit vom Gehirn inspirierten Chips um das 100-fache zu beschleunigen.
- Föderierte Lernsysteme: Modelltraining unter Wahrung der Privatsphäre über Client-Datensätze hinweg ohne gemeinsame Nutzung von Rohdaten.
- Quantenneuronale Netze: In einem frühen Stadium der Forschung mit D-Wave wird Quantenglühen für die Optimierung von Hyperparametern untersucht.
FAQ
Kann Deep Learning mit CAD-Modellen verwendet werden?
Ja, NYRIS verwendet synthetische Daten, die aus CAD-Modellen generiert werden, um seine Deep-Learning-Modelle zu trainieren.
Wie genau sind die Deep-Learning-Modelle von NYRIS?
NYRIS erreicht dank fortschrittlicher Deep-Learning-Algorithmen eine Erkennungsgenauigkeit von bis zu 99,7 %.
Über NYRIS
Das 2015 gegründete und mit 10 Millionen Euro von TRUMPF Venture und dem Europäischen Innovationsrat unterstützte Unternehmen NYRIS steht an der Spitze der industriellen Deep-Learning-Anwendungen. Die patentierten Technologien des Unternehmens, das mit dem Deutschen KI-Innovationspreis 2024 ausgezeichnet wurde, treiben unternehmenskritische Systeme für Fortune-500-Hersteller in über 50 Ländern an.