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Verborgene Daten von Kameras: Maschinelles Sehen hebt die Überwachung auf ein neues Niveau
Viele Telefone, Autos und Haushaltsgeräte sind mit Kameras ausgestattet, aus denen künstliche Intelligenz viel mehr lesen kann, als die Benutzer denken. Durch maschinelles Lernen können Bilder schnell Müdigkeit, Bewegung oder sogar Qualitätsfehler erkennen, was in der Industrie und im Alltag die Effizienz erheblich steigert.
Der Senior Engineer von Bosch, Pető Márk, erklärte in einem Podcast des Unternehmens, dass aus den von Kameras aufgenommenen Aufnahmen mithilfe von maschinellem Lernen viel detailliertere Informationen extrahiert werden können als die Benutzer zunächst vermuten. Das System kann zum Beispiel im Auto Müdigkeit erkennen, indem es Veränderungen im Gesicht und Blick des Fahrers beobachtet, oder mit einer Genauigkeit von zehn Zentimetern die Position der Spieler in einem Stadionkamerasystem bestimmen.
Der Vorteil des maschinellen Sehens besteht darin, dass es aus großen Mengen an Bildern lernt und dabei weniger Fehler macht als ein Mensch. Es beschränkt sich jedoch auf die spezifische Aufgabe: Es erkennt leicht, wenn jemand läuft, hat aber Schwierigkeiten, die Motivation zu bestimmen. Cserteg Tamás, Forscher am HUN-REN SZTAKI, betonte, dass das allgemeine menschliche Wissen noch weit über die aktuellen Fähigkeiten der Maschinen hinausgeht.
In industriellen Anwendungen müssen Kameras nicht die Rolle des Produkts verstehen; es reicht aus, wenn sie das richtige Teil genau erkennen und Abweichungen melden. Qualitätskontrollsysteme, die aus Bildern lernen, können bereits den Typ eines Fehlers bestimmen, selbst wenn er neu oder zuvor unbekannt ist.
Der Podcast erwähnte dunkle Fabriken, in denen vollständig automatisierte Reihen ohne Licht laufen. In solchen Fällen erhalten Kameras nur dann Licht, wenn das zu untersuchende Produkt beleuchtet wird, während andere Systeme Radar, Wärmebildkameras oder Ultraschallsensoren verwenden.
Quelle: https://hvg.hu/tudomany/20260920_gepi-latas-kihivasok-kockazatok-bosch