Ein Blick darauf, wie KI alltägliche Maschinen verbessert

Die Welt um uns herum verändert sich unaufhaltsam. An Orten wie Büros, Einkaufszentren, Flughäfen und Bahnhöfen werden Alltagsmaschinen immer intelligenter. Was früher einfache Geräte und Maschinen waren, lernt jetzt, zu verstehen, was um sie herum geschieht, und selbstständig zu reagieren.

Diese Transformation wird durch Künstliche Intelligenz (KI) vorangetrieben, insbesondere durch Computer Vision-Lösungen. Vision AI ermöglicht es Maschinen, visuelle Eingaben von Kameras zu interpretieren und in Echtzeit zu verarbeiten, so dass sie Menschen, Objekte und sogar Aktionen erkennen können, während sie geschehen.

Da diese Fähigkeiten wachsen, dringt künstliche Intelligenz über Forschungslabore und Hightech-Unternehmen hinaus und wird Teil des täglichen Lebens. Infolge dieser breiten Akzeptanz von KI prognostizieren Marktanalysen, dass die globalen KI-Ausgaben bis 2028 632 Milliarden Dollar erreichen werden.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI die Maschinen, die wir täglich benutzen, unaufhaltsam verbessert und wie dieser Fortschritt beginnt, die Art und Weise zu verändern, wie wir leben, arbeiten und mit unserer Umgebung interagieren.

KI-gestützte intelligente Geräte werden zur neuen Norm

Dank erheblicher technologischer Verbesserungen werden Maschinen immer leistungsfähiger. Zum Beispiel sind Prozessoren kleiner, schneller und erschwinglicher geworden, so dass Maschinen komplexe Aufgaben selbstständig bewältigen können. In Kombination mit Sensoren wie Kameras und Bewegungsmeldern können diese Maschinen Informationen sammeln, ihre Umgebung interpretieren und in Echtzeit reagieren.

Computer Vision spielt hier eine entscheidende Rolle. Sie ermöglicht es Maschinen, ihre Umgebung visuell zu verstehen und entsprechend zu reagieren. Vision-KI-Modelle wie Ultralytics YOLO11, die Aufgaben wie Objekterkennung und Instanzsegmentierung unterstützen, können helfen, Personen, Objekte und Aktionen schnell und genau zu identifizieren.

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Wenn diese KI-Verarbeitung direkt auf dem Gerät erfolgt, auf dem die Daten erfasst werden, spricht man von Edge AI. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Daten an die Cloud zu übertragen und auf eine Antwort zu warten, was zu schnelleren Reaktionen, verbessertem Datenschutz und zuverlässigerer Leistung führt, selbst ohne eine stabile Internetverbindung.

Aufgrund dieser Vorteile nutzen inzwischen mehr als 80 Prozent der Unternehmen KI in verschiedenen Bereichen ihrer Geschäftstätigkeit. Dieser stetige Fortschritt verwandelt Alltagsgeräte unaufhaltsam in intelligente, reaktionsfähige Systeme, auf die wir uns zunehmend verlassen können.

Grundlegendes zu den wichtigsten Computer-Vision-Aufgaben

Bevor wir uns mit alltäglichen Beispielen für intelligente Maschinen befassen, werfen wir einen genaueren Blick auf einige der Computer-Vision-Aufgaben, auf die sich diese Anwendungen stützen:

• Objekterkennung: Diese Aufgabe ermöglicht es Maschinen, bestimmte Objekte innerhalb eines Bildes oder Videobildes zu finden und zu identifizieren - zum Beispiel eine Kaffeetasse auf einer Arbeitsplatte oder eine Person, die einen Raum betritt, zu erkennen.
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• Objektverfolgung: Sobald ein Objekt erkannt wurde, verfolgt die Objektverfolgung seine Bewegung über mehrere Frames hinweg, z. B. das Verfolgen einer Person, die sich durch eine Lobby bewegt, oder das Überwachen eines Produkts, das aus einem Regal genommen wird.
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• Instanzsegmentierung: Diese Aufgabe geht über die einfache Erkennung von Objekten hinaus, indem sie die genaue Form und die Grenzen jedes Objekts umreißt und Systemen hilft, zwischen sich überschneidenden oder ähnlich geformten Objekten zu unterscheiden, was in unübersichtlichen Umgebungen wie Verkaufsautomaten oder Mülleimern nützlich ist.
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• Bildklassifizierung: Dabei wird einem gesamten Bild eine Bezeichnung zugewiesen, je nachdem, was sich darin befindet, z. B. die Bestimmung, ob ein Foto recycelbaren Abfall oder Essensreste in einem intelligenten Entsorgungssystem enthält.
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• Pose-Schätzung: Sie hilft Maschinen, die Position und Ausrichtung des menschlichen Körpers zu verstehen, indem sie wichtige Punkte wie Gelenke und Gliedmaßen identifiziert und Anwendungen wie Fitness-Feedback-Systeme oder die Erkennung von Müdigkeit anhand der Körperhaltung ermöglicht.

Anwendungsbeispiele für Vision AI im Alltag und in Maschinen

Als Nächstes wollen wir uns einige Beispiele ansehen, wie Computer Vision und KI in Maschinen eingesetzt werden, denen Sie im Alltag begegnen könnten.

Intelligente Maschinen ermöglichen eine bessere Abfallentsorgung

Wir alle kennen das: Man steht vor einem Mülleimer, hat ein Getränk oder einen Snack beendet und fragt sich: „Wohin damit?“ Ist der Becher recycelbar? Kompostierbar? Oder einfach nur Müll? Meistens ist es nur eine Vermutung.

Intelligente Mülleimer erleichtern diese Entscheidung. Mithilfe von Vision AI können diese Behälter verschiedene Arten von Abfall erkennen und Gegenstände automatisch sortieren, ohne dass der Benutzer eingreifen muss.

Systeme wie TrashBot und Bin-e verwenden Kameras und Computer Vision, um Materialien wie Kunststoff, Papier oder Lebensmittel zu klassifizieren. Nach der Identifizierung wird der Gegenstand selbstständig in das richtige Fach gelegt.

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Diese intelligenten Maschinen können Recyclingfehler reduzieren und die Effizienz verbessern. Einige Behälter können sogar in Echtzeit Feedback geben, indem sie dem Benutzer mithilfe von Lichtern oder Bildschirmen zeigen, wie seine Abfälle verarbeitet werden. Sie können auch überwachen, wie voll die einzelnen Fächer sind, und das Personal benachrichtigen, wenn es Zeit für die Abholung ist.

Hinter den Kulissen sammeln intelligente Mülleimer nützliche Daten über die Art und Menge der entsorgten Abfälle. Dies hilft Unternehmen, ihre Abfallgewohnheiten besser zu verstehen, und unterstützt die Fortschritte bei der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen.

Integration von Machine Intelligence in intelligente Kühlschränke

Intelligente Kühlschränke werden immer beliebter und sind eine praktische Erweiterung herkömmlicher Verkaufsautomaten, insbesondere an Orten wie Büros, Fitnessstudios und Gemeinschaftsräumen. Anstatt Codes einzugeben oder Knöpfe zu drücken, können Sie einfach einen QR-Code scannen, den Kühlschrank öffnen und sich nehmen, was Sie brauchen.

Diese Kühlschränke werden von Vision AI angetrieben. Kameras im Inneren überwachen die Regale und verfolgen in Echtzeit, was entnommen oder zurückgegeben wird. Das System erkennt Gegenstände visuell anhand ihrer Form, Größe und Position, sodass keine Barcodes oder Gewichtssensoren erforderlich sind.

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Computer Vision erledigt alles im Hintergrund. Es unterstützt die genaue Erfassung des Lagerbestands und erleichtert die Wiederauffüllung für die Betreiber. Die visionsbasierte Verfolgung bietet Komfort für die Benutzer und Effizienz für die Unternehmen, und das alles ohne zusätzlichen Aufwand für beide Seiten.

Schnelleres und einfacheres Parken mit KI-gestützten Geräten

Das Bezahlen von Parkgebühren wird dank KI immer einfacher. Auf vielen öffentlichen und gewerblichen Parkplätzen benötigen intelligente Parkuhren keine Münzen, Tickets oder gedruckten Quittungen mehr. Stattdessen verwenden sie Computer Vision, um Fahrzeuge zu erkennen und Zahlungen automatisch abzuwickeln.

Eine Kerntechnologie dahinter ist die automatische Kennzeichenerkennung (ANPR). Wenn ein Auto in einen Parkplatz einfährt, erfassen Kameras das Kennzeichen und das System verwendet Computer Vision und Optical Character Recognition (OCR), um den Text zu lesen. Dadurch entfallen physische Tickets oder manuelle Check-ins. 

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Diese intelligenten Systeme machen das Parken für Fahrer schneller und für Betreiber effizienter. Sie reduzieren menschliche Fehler, senken den Wartungsaufwand und ermöglichen eine bessere Raumverwaltung. Da die KI die Hauptlast trägt, wird das Parken zu einem reibungsloseren und rationelleren Erlebnis.

Computer Vision verleiht Kaffeemaschinen eine persönliche Note 

Kaffeemaschinen gehören seit Jahrzehnten zum Alltag und sind überall zu finden, von Büros und Cafés bis hin zu Flughäfen und Tankstellen. Jetzt erforschen Forscher und Technologieunternehmen, wie Vision AI diese Maschinen intelligenter und persönlicher machen könnte.

So können beispielsweise intelligente Maschinen mit eingebauten Kameras das Gesichtsbild eines Benutzers erfassen und Merkmale wie hängende Augen oder müde Gesichtsausdrücke analysieren, um Anzeichen von Müdigkeit zu erkennen. Basierend auf dieser Analyse kann die Maschine die Stärke des Kaffees anpassen und ein leichteres Getränk aufbrühen, wenn Sie ausgeruht wirken, oder ein stärkeres, wenn Sie müde aussehen, um Ihnen zu helfen, sich erfrischter zu fühlen.

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Vor- und Nachteile von KI-gestützten intelligenten Geräten

KI macht Alltagsgeräte intelligenter und intuitiver und bietet den Nutzern verschiedene Vorteile. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile, die diese Technologien in den Alltag bringen:

• Komfort: Computer Vision ermöglicht es Geräten, Benutzer und Objekte zu erkennen, wodurch weniger Tasten oder manuelle Eingaben erforderlich sind und Interaktionen nahtloser werden.
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• Berührungslose Interaktion: In Umgebungen, in denen Hygiene wichtig ist (wie in Krankenhäusern oder im Gastgewerbe), ermöglichen Vision-basierte Geräte die Interaktion ohne physischen Kontakt.
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• Barrierefreiheit: Für Benutzer mit Behinderungen kann Computer Vision gestenbasierte Steuerung, Gesichtserkennung zur Authentifizierung oder Objekterkennung zur Unterstützung bei täglichen Aufgaben ermöglichen.

Gleichzeitig bringen diese Fortschritte einige Herausforderungen mit sich. Hier sind einige potenzielle Nachteile, die bei der Verwendung von KI-gestützten intelligenten Geräten zu berücksichtigen sind:

• Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Da Computer Vision oft auf Kameras basiert, kann dies Bedenken hinsichtlich der Aufzeichnung oder Überwachung aufwerfen, insbesondere in gemeinsam genutzten oder öffentlichen Räumen.
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• Abhängigkeit von Beleuchtung und Platzierung: Computer-Vision-Systeme benötigen gute Lichtverhältnisse und freie Sicht, um ordnungsgemäß zu funktionieren, was ihre Zuverlässigkeit in bestimmten Umgebungen einschränken kann.
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• Erhöhte Komplexität: Vision-fähige Geräte erfordern oft mehr technischen Support, regelmäßige Software-Updates und eine sorgfältige Kalibrierung, um ordnungsgemäß zu funktionieren.

Wesentliche Erkenntnisse

Die Maschinen, die wir täglich benutzen, werden unauffällig leistungsfähiger. Mit Vision AI können sie jetzt sehen, was um sie herum geschieht, es verstehen und schnell reagieren. Dies trägt dazu bei, alltägliche Aufgaben schneller, einfacher und natürlicher zu gestalten.

Da KI die Werkzeuge verbessert, auf die wir bereits angewiesen sind, entsteht eine Welt, in der vertraute Maschinen besser funktionieren und weniger Aufwand von uns erfordern. Da sich diese Technologie ständig weiterentwickelt, können wir noch nahtlosere, intelligentere Interaktionen erwarten, die in den Alltag integriert sind.

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