Statement | Gestalt Robotics überzeugt mit Deep Learning und Künstlicher Intelligenz beim Deep Tech Award 2019

Unser Kampagnenpartner Gestalt Robotics GmbH gehört zu den diesjährigen Gewinnern des Deep Tech Awards. Managing Director Dr. Eugen Funk erklärt, mit welcher Technologie sich sein Start-up um die prestigeträchtige Auszeichnung beworben und auch gewonnen hat.

Dr. Eugen Funk, Managing Director bei der Gestalt Robotics GmbHDr. Eugen Funk, Managing Director bei der Gestalt Robotics GmbH, entwickelte mit seinem Team auf Basis von Deep Metric Learning einen Algorithmus zur effizienten Erkennung von Objekten.
Bild: Gestalt Robotics GmbH

 

Herzlichen Glückwunsch zum Deep Tech Award 2019. Die Fachjury hat Gestalt Robotics für Ihr EPIC-System gekürt. Was ist das genau?

Mit EPIC, Efficient Pipeline for Image Classification, baut Gestalt Robotics eine Brücke zwischen Deep Learning (DL) und realen Anwendungsanforderungen: Wir haben in vielen Projekten beobachten können, dass die sehr mächtigen DL-Technologien in der Realität zu wenig Anwendung finden. Denn die Anpassungen müssen häufig von Experten vorgenommen werden. Das bedeutet: Immer wenn ein neues Objekt, Dokument oder eine Sensormessung mit Künstlicher Intelligenz (KI) detektiert werden sollte, musste das gesamte KI-System neu trainiert werden.

Dr. Eugen Funk, Managing Director bei der Gestalt Robotics GmbHAbbildung 1: Bei neuen, noch unbekannten Objekten, kann jeder Nutzer das System selbst erweitern.
Bild: Gestalt Robotics GmbH

 
Durch EPIC kann jeder Nutzer mit weniger als 10 Beispielbildern das KI-System erweitern und ähnliche Objekte gleich danach automatisch erkennen lassen (siehe Abbildung 1).
 
Der Erkennungsalgorithmus basiert auf Methoden des Deep Metric Learnings, die bereits erfolgreich zur Identifikation von Personen aus einer Menge von Individuen verwendet worden sind. EPIC überführt dazu jedes Bild in eine Repräsentation, dem sogenannten Feature-Vektor, die speichereffizient und invariant zu Veränderungen von Umgebungsbeleuchtung, Objektpose und partieller Verdeckung ist. Der Feature-Vektor stellt sozusagen den Fingerabdruck des Objektes dar. Bilder desselben Objektes, aufgenommen aus verschiedenen Umgebungskonfigurationen, haben somit ähnliche Feature-Vektoren. Um ein Objekt im aktuellen Kamerabild zu erkennen, wird dessen Feature-Vektor berechnet und mittels effizienter Vergleichsalgorithmen mit allen Feature-Vektoren in der Datenbank verglichen. Die am nächsten liegenden Feature-Vektoren repräsentieren das erkannte Objekt. Somit kann EPIC ein Objekt aus einer Menge von tausenden identifizieren.
 
Vergleichbare Systeme mit ähnlichen Leistungskennwerten sind am Markt noch nicht zu finden. Der Vorteil für Nutzer bei EPIC liegt in der flexiblen Anpassung und einem breiten Anwendungsspektrum in Bereichen, in denen kontinuierliches Verbessern und Optimieren eine wichtige Rolle spielt. Vorgestellt wurde ein erster Produktprototyp durch die GESTALT Robotics erstmalig auf der GPU-Technology-Conference (GTC) im Oktober 2018. Demnächst ist EPIC als Software-Developer-Kit (SDK) für dateneffizientes Anlernen für künstliche Intelligenz verfügbar.

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