KI-Anwendungsfälle, die deine Zukunft verändern

Wie revolutioniert KI die Welt, in der wir leben? Falls du es noch nicht bemerkt hast, dann wirst du überrascht sein. Vom Transportieren von Avataren zwischen virtuellen Räumen über die Entlastung von Datenarchitekturen bis hin zur Erschaffung von Hologramm-Fitnesstrainern in unserem Zuhause: Künstliche Intelligenz hat uns bereits in eine spannende neue Ära des Lebens katapultiert.

Vielleicht leben wir noch nicht in einer Star Trek-Sci-Fi-Fantasie, aber wir kommen ihr näher. Im Folgenden besprechen wir neuartige KI-Anwendungsfälle, darunter Objekterkennungstechnologie im Fitnessbereich, Objekterkennung im Edge Computing, und wir untersuchen, wie Edge Computing mit Objekterkennung die Datenübertragung zwischen digitalen Geräten verbessert.

Lass uns einen tiefen Einblick in einige der KI-Anwendungsfälle werfen, von denen wir erwarten, dass sie 2022 neue Maßstäbe setzen werden.

Link to this sectionVision AI im Fitnessbereich#

Objekterkennung im Jahr 2022 ist eine spannende Aussicht und sorgt bereits für Aufsehen in der Fitnessbranche. Mirror und Tonal sind beides Beispiele für erfolgreiche Unternehmen, die KI im Fitnessbereich fördern – beide bieten ein interaktives Heimgerät an, das über 10.000 Workouts streamen und auf deinen Spiegel projizieren kann, alles mit dem Ziel, deine Gesundheit und dein Training zu verbessern.

Viele von uns empfinden Fitness eher als lästige Pflicht denn als Hobby und scheuen sich sogar davor, ein Fitnessstudio zu betreten. Aber bequem von zu Hause aus ermöglicht dir Mirror, deinen Fortschritt, deine Form und andere Kennzahlen durch Haltungserkennung zu verfolgen.

Diese hochentwickelte Anwendung kritisiert die Körperhaltung und Pose von Personen auf Videos mithilfe von Human Pose Estimation – einem Prozess, der die Posen menschlicher Körperteile und Gelenke in Bildern oder Videos vorhersagt.

Sie unterscheidet sich von der Objekterkennung dadurch, dass sie Personen von einer menschlichen Bounding Box differenziert und durch Machine-Learning-Algorithmen ein Verständnis für die menschliche Körpersprache entwickelt. Doch durch die Verknüpfung von Human Pose Estimation mit Deep Learning wird Mirror konzeptionelle Modelle davon erstellt haben, wie jede Übung ausgeführt werden sollte, indem Millionen verschiedener Workouts analysiert wurden.

Während des Trainings verwendet die App einen Algorithmus, um die Position deiner Gelenke zu vergleichen. Jegliche Abweichungen werden erkannt und hervorgehoben, was das Verletzungsrisiko verringert und eine sicherere, optimalere Trainingsmethode ohne Personal Trainer fördert.

Vision AI im Fitnessbereich hat in letzter Zeit durch innovative Anwendungen wie Mirror einen Quantensprung gemacht, was einen nur fragen lässt… wie wird die Fitnessbranche im Jahr 2023 aussehen?

Link to this sectionComputer Vision AI im Metaverse#

Seit Mark Zuckerberg Facebook in Meta umbenannt hat, kurz für Metaverse, ist der Begriff in aller Munde. Aber was genau ist das? Kurz gesagt, das Metaverse ist ein Sammelbegriff für digitale Bereiche, die die reale Welt erweitern sollen.

Stell dir vor, du nimmst an virtuellen Veranstaltungen, Konzerten oder Treffen teil, dann hast du die richtige Vorstellung. Aber das Metaverse umfasst auch einfachere ‚virtuelle‘ Interaktionen, wie das Einloggen in soziale Medien und das Durchscrollen deines News-Feeds.

Obwohl es kein endgültiges Ziel gibt, setzen Wissenschaftler alle Hebel in Bewegung, um das Metaverse so immersiv wie möglich zu gestalten, indem sie Computer Vision AI nutzen – ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Computern beibringt, wertvolle Informationen aus visuellen Eingaben zu erschließen und Empfehlungen auf Basis der gesammelten Daten zu geben. Ein entscheidendes Element von Computer Vision AI im Metaverse ist die Interoperabilität. Dieser schicke, leicht einschüchternde Begriff ist im Grunde der Prozess der nahtlosen Übertragung von Avataren und digitalen Gegenständen von einem virtuellen Bereich zum anderen.

Machine-Learning (ML)-Algorithmen zur Interoperabilität haben bereits die Gesundheitsbranche gestärkt. Wenn du zum Beispiel ein CT-Scan bekommst, werden große Datenmengen verarbeitet, gesammelt und in einer medizinischen Datenbank gespeichert.

Ärzte gehen anders vor, indem sie deine Gesundheitsinformationen manuell in eine Datenbank eingeben. Interoperabilität wird dann genutzt, um diese beiden Datenanalysen zu integrieren und eine schnelle Diagnose von Krankheiten zu ermöglichen.

Link to this sectionObjekterkennung im Edge Computing#

Die Welt ertrinkt in Daten. Obwohl Daten als ‚das neue Öl‘ bezeichnet werden, ist die Realität, dass zu viele davon ein Problem darstellen. Nicht alle Daten sind gleichwertig. Das Sammeln, Organisieren und Durchforsten des Gesammelten frisst jede Menge Zeit.

Edge Computing mit Objekterkennung hat uns von dieser schweren Last befreit, indem Daten vom Hauptrechenzentrum an die Ränder seiner Architektur verlagert werden. Aber was ist Edge Computing und wie funktioniert es?

Stell dir einen Orbit technischer Geräte vor, die Daten an die Hauptdatenbank senden und von ihr empfangen. Das ist eine Menge an Informationen, die verarbeitet werden müssen. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Datenbank wird beeinträchtigt, was zu Verzögerungen und Störungen führt, die die Leistung verschlechtern.

Aber mit Edge Computing wird ein Großteil dieser Daten an die Peripherie verteilt. Machine-Learning-Algorithmen beauftragen jedes Edge-Gerät damit, ein analytisches Modell mit den lokal gespeicherten Daten zu trainieren.

Jedes Gerät erledigt die Schwerstarbeit, indem es die wertvollsten Datenstücke herausfiltert, die dann zur ganzheitlichen Analyse an die Hauptdatenbank gesendet werden. Stell dir einen Wissenschaftler vor, der an einem forschungsintensiven Projekt arbeitet. Anstatt alle Daten jedes einzelnen Experiments selbst zu analysieren, delegiert er diese Verantwortung an andere Forscher, die mit einer Zusammenfassung zurückmelden.

Vision AI verändert gerade die Welt, und die KI-Anwendungsfälle, die wir hier behandelt haben, sind nur die Spitze des Eisbergs. Aber noch spannender ist, dass du mit unserer ML-Deployment-Plattform, der Ultralytics Platform, ebenfalls die Wunder der Vision AI nutzen kannst.

Link to this sectionWillst du Spaß mit KI-Computer Vision haben, aber ohne Code?#

Alles, was du brauchst, ist eine Idee. Mit der Ultralytics Platform ist es einfach, Modelle mit YOLOv5 zu erstellen und deine Ideen zum Leben zu erwecken. Wir machen die Dinge einfach und erledigen die gesamte komplizierte MLOps selbst, damit du keinen Code beherrschen musst, um Spaß mit KI zu haben. Es ist einfach, anzufangen und noch einfacher, dein erstes ML-Modell zu bauen.

Link to this sectionLöse dein Problem mit Vision AI#

Es ist einfach, mit unserer ML-Deployment-Plattform anzufangen. Du musst absolut keine Vorkenntnisse in KI haben.