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Aber ich sehe es doch

Machine bzw. Deep Learning, also selbstlernende Systeme, ist ein Trend, der zukünftig auch die Bildverarbeitung prägen wird. Selbstlernende, selbstoptimierende und autarke Systeme werden in (naher) Zukunft die Art und Weise ändern, wie wir Vision nutzen.
Einer der Sätze, der in Zusammenhang mit Bildverarbeitung sehr oft gefallen ist: „Aber ich sehe es doch!“ (aber leider die Kamera nicht), könnte demnächst der Vergangenheit angehören. Viele Hoffnungen ruhen hier auf dem Thema Deep Learning, um zukünftig – dank komplexer Algorithmen – diesen Umstand zu beheben. So stellt Hartmut Rauen, stellvertretender VDMA Hauptgeschäftsführer und zuständig für die Forschungsthemen fest, dass „Machine Learning eine wichtige Basistechnologie für die Zukunft sein wird.“ Auch Andreas Schaarschmidt, Geschäftsführer der SVS Vistek sieht das so: „In der Software erleben wir mit Deep Learning, neuen Algorithmen in der GPU und visuellen Bildverarbeitungstools einen qualitativen Sprung hin zur Vereinfachung.“ Dank MultiCore-Technologien und zunehmenden FPGA-Einsatz können selbst komplexe Algorithmen mittlerweile für Vision-Anwendungen eingesetzt werden und so tauchen zunehmend Produkte auf, die Deep Learning Software einsetzten. Flir hat gerade ein Thermografiesystem mit einem intelligenten Vision-Prozessor vorgestellt, in dem Machine Learning zum Einsatz kommt, und dass bei der Erkennung von Fußgängern im Automotive Bereich helfen soll. Movidius hat für das 2. Halbjahr einen USB-Stick mit einem für Deep Learning ausgelegten Chip angekündigt, der vorhandener Algorithmen eines neuronalen Netzes berechnet und unter 100 USD kosten soll. Was letztendlich alles mit der neuen Technologie wirklich umsetzbar ist, wird die Zukunft zeigen, aber gelegentlich holt uns diese auch mal schneller ein, als wir es merken. Der Startschuss ist auf alle Fälle bereits gefallen.

Viele Grüße aus Marburg

Dr.-Ing. Peter Ebert

Chefredakteur inVISION

pebert@invision-news.de

PS: Vielleicht sehen wir uns ja auf der Automatica vom 21.-24. Juni in München, um über dieses Thema zu diskutieren. Sie finden uns in Halle A4 – Stand 106.

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