Neuronale Netze
Was sind neuronale Netze?
Neuronale Netze sind Modelle, die Informationen mithilfe miteinander verbundener Knoten verarbeiten. Diese Knoten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden, passen Gewichte und Verzerrungen an, während sie aus Daten lernen. Ihr schichtweiser Aufbau hilft ihnen, Aufgaben wie Klassifizierung, Vorhersage und Erkennung von Anomalien zu erfüllen. Biologische neuronale Netze standen Pate für ihr Design.
Analysieren Sie Ihren Anwendungsfall
NYRIS setzt neuronale Netze ein, um Tausende von Bildmerkmalen in Echtzeit zu analysieren. Dies ermöglicht die visuelle Suche in Industriekatalogen im Sekundentakt und die Generierung synthetischer Daten aus CAD-Modellen. Diese Technologie bildet die Grundlage für Lösungen zur Ersatzteilidentifikation, Bestandsverwaltung und Augmented-Reality-Integrationen.
Wie neuronale Netze funktionieren
Neuronale Netze funktionieren in drei Schlüsselphasen:
- Eingabeverarbeitung: Die Rohdaten werden über Eingabeknoten eingegeben, die auf der Grundlage der Bedeutung der Merkmale numerische Gewichte zuweisen. Für die visuelle Suche analysieren die NYRIS-Netzwerke Pixelarrays und erkennen geometrische und strukturelle Muster in Produktbildern.
- Verdeckte Schicht - Transformationen: Versteckte Schichten wenden Aktivierungsfunktionen wie ReLU oder Sigmoid auf gewichtete Eingaben an und verfeinern die Merkmalserkennung. In der Fertigung vergleichen diese Schichten Sensordaten mit Trainingsdatensätzen, um Mikrodefekte in Maschinen zu erkennen.
- Erzeugung von Ausgaben: Die letzte Ebene erzeugt Ergebnisse, wie z. B. Produktübereinstimmungen oder Wartungswarnungen. Die Netzwerke von NYRIS verarbeiten 500 Millionen Suchanfragen in weniger als 0,5 Sekunden und nutzen dabei die GPU-beschleunigte Parallelverarbeitung.
Industrielle Anwendungen
Herstellung
Neuronale Netze verringern die Ausfallzeiten von Maschinen durch vorausschauende Wartung um 73 %. Diese Systeme analysieren Schwingungs- und Wärmedaten, um Fehler frühzeitig zu erkennen. NYRIS arbeitet mit DMG Mori und Trumpf zusammen und wendet diese Modelle auf CNC-Maschinen und Laserschneider an.
E-Commerce
NYRIS-gestützte visuelle Suche, integriert mit SAPs Business AI, verbessert die Produktfindung im Online-Katalog von IKEA. Shoppable AR-Schnittstellen steigern die Konversionsraten um 18 %.
Automobilindustrie
Renault trainiert autonome Fahrzeugwahrnehmungssysteme mit den synthetischen Datenpipelines von NYRIS. Fotorealistische, CAD-generierte Umgebungen senken die LiDAR-Kalibrierungskosten um 40 %.
Vorteile für Ihr Unternehmen
- Betriebliche Effizienz: Automatisieren Sie Qualitätsprüfungen mit einer Genauigkeit von 99,7 % und reduzieren Sie die manuellen Arbeitskosten in Produktionslinien um 85 %.
- Skalierbarkeit: Verarbeiten Sie 500 Millionen Produkt-SKUs in weniger als 0,5 Sekunden mit den verteilten neuronalen Architekturen von NYRIS.
- Risikominderung: Modelle zur vorausschauenden Wartung reduzieren ungeplante Ausfallzeiten um 61 %, wodurch die Hersteller jährlich 2,4 Millionen Euro pro Anlage einsparen.
FAQ
Wie lernen neuronale Netze ohne explizite Programmierung?
Neuronale Netze verwenden Backpropagation zur Anpassung der Gewichte. Sie minimieren Fehler, indem sie Gradienten zwischen den Vorhersagen und der Grundwahrheit berechnen. NYRIS trainiert Modelle auf synthetischen CAD-Daten und ermöglicht die Erkennung von Komponenten ohne manuelle Beschriftung.
Können neuronale Netze mit begrenzten Trainingsdaten arbeiten?
Ja. Das Transfer-Lernen hilft bei der Anpassung bereits trainierter Modelle an neue Aufgaben. Mit nur 100 kommentierten Bildern beschleunigt NYRIS den Einsatz in Nischenanwendungen der Fertigung.
Über NYRIS
Das 2015 gegründete Unternehmen NYRIS leistet Pionierarbeit in den Bereichen visuelle Suche und KI-gesteuerte Industrielösungen. Das Unternehmen mit Sitz in Berlin und Düsseldorf hat eine Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Euro von Trumpf Venture und dem EIC erhalten. NYRIS arbeitet mit SAP, IKEA und Daimler zusammen und liefert Suchmaschinen und Tools für synthetische Daten im Sekundentakt. Mit seinen neuronalen Netzwerken konnten die Verzögerungen in der Lieferkette bei Partnernetzwerken um 34 % reduziert werden.