AI-Anwendungsfälle, die deine Zukunft verändern
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Wie krempelt KI die Welt, in der wir leben, um? Falls dir das noch nicht aufgefallen ist, erwartet dich ein Schock. Vom Transportieren von Avataren zwischen virtuellen Räumen über das Entlasten von Datenarchitekturen bis hin zum Erstellen holografischer Fitnesstrainer für unsere Wohnungen hat künstliche Intelligenz uns bereits in eine aufregende neue Ära des Lebens katapultiert.
Wir leben vielleicht noch nicht in einer Science-Fiction-Fantasie wie in Star Trek, aber wir kommen diesem Szenario näher. Im Folgenden besprechen wir neuartige KI-Anwendungsfälle, die Objekterkennungstechnologie im Fitnessbereich und Objekterkennung im Edge Computing umfassen, und untersuchen, wie Edge Computing mit Objekterkennung die Datenübertragung zwischen digitalen Geräten verbessert.
Wir sehen uns einige der KI-Anwendungsfälle genauer an, von denen wir erwarten, dass sie 2022 neue Maßstäbe setzen werden.
Visuelle KI im Fitnessbereich#
Objekterkennung im Jahr 2022 ist eine spannende Perspektive und sorgt in der Fitnessbranche bereits für Aufsehen. Mirror und Tonal sind Beispiele für erfolgreiche Unternehmen, die KI im Fitnessbereich vorantreiben. Beide bieten ein interaktives Gerät für zu Hause an, das über 10.000 Trainingseinheiten streamen und auf deinen Spiegel projizieren kann, um deine Gesundheit und dein Training zu verbessern.
Viele von uns empfinden Fitness eher als lästige Pflicht denn als Hobby und betreten sogar nur ungern ein Fitnessstudio. Doch bequem von zu Hause aus kannst du mit Mirror deinen Fortschritt, deine Körperhaltung und andere Messwerte mithilfe der Haltungserkennung verfolgen.
Diese hochmoderne Anwendung bewertet die Körperhaltung und Bewegungen von Menschen in Videos mithilfe der menschlichen Posenschätzung – einem Verfahren, das die Positionen menschlicher Körperteile und Gelenke in Bildern oder Videos vorhersagt.
Sie unterscheidet sich von der Objekterkennung, indem sie Menschen von einer menschlichen Begrenzungsbox unterscheidet und mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens ein Verständnis für die menschliche Körpersprache entwickelt. Durch die Verbindung von menschlicher Posenschätzung mit Deep Learning wird Mirror jedoch Modelle davon entwickelt haben, wie jede Übung ausgeführt werden sollte, indem Millionen verschiedener Trainingseinheiten analysiert wurden.
Während des Trainings verwendet die App einen Algorithmus, um die Position deiner Gelenke zu vergleichen. Jede Abweichung wird erkannt und hervorgehoben, wodurch das Verletzungsrisiko sinkt und eine sicherere und optimalere Trainingsweise ohne persönlichen Trainer gefördert wird.
Visuelle KI im Fitnessbereich hat in letzter Zeit durch innovative Anwendungen wie Mirror bereits einen Quantensprung gemacht. Da fragt man sich unweigerlich: Wie wird die Fitnessbranche 2023 aussehen?
Computer Vision mit KI im Metaverse#
Seit Mark Zuckerberg Facebook in Meta umbenannt hat – kurz für Metaverse –, ist dieser Begriff in aller Munde. Aber was genau ist das? Kurz gesagt ist das Metaverse ein Sammelbegriff für digitale Bereiche, die die reale Welt erweitern sollen.
Stell dir vor, du nimmst an virtuellen Veranstaltungen, Konzerten und Treffen teil, dann bekommst du eine gute Vorstellung davon. Zum Metaverse gehören aber auch einfachere „virtuelle“ Interaktionen, etwa das Anmelden bei sozialen Medien und das Scrollen durch deinen Nachrichten-Feed.
Obwohl es kein eindeutiges Endziel gibt, setzen Wissenschaftler alles daran, das Metaverse mithilfe von Computer Vision mit KI so immersiv wie möglich zu gestalten. Dabei handelt es sich um einen Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Computer darauf trainiert werden, wertvolle Informationen aus visuellen Eingaben zu verstehen und auf Grundlage der erfassten Daten Empfehlungen abzugeben. Ein entscheidendes Element von Computer Vision mit KI im Metaverse ist die Interoperabilität. Dieser elegante, leicht einschüchternde Begriff bezeichnet im Grunde den nahtlosen Transfer von Avataren und digitalen Objekten von einer virtuellen Welt in eine andere.
Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) für die Interoperabilität haben die Gesundheitsbranche bereits unterstützt. Wenn du beispielsweise eine CT-Untersuchung erhältst, werden große Datenmengen verarbeitet, erfasst und in einer medizinischen Datenbank gespeichert.
Ärzte gehen anders vor und geben deine Gesundheitsdaten manuell in eine Datenbank ein. Anschließend wird die Interoperabilität genutzt, um diese beiden Datenanalysen zu integrieren und so eine schnelle Diagnose deiner Erkrankung zu ermöglichen.
Objekterkennung im Edge Computing#
Die Welt ertrinkt in Daten. Obwohl Daten als „das neue Öl“ bezeichnet wurden, sieht die Realität so aus, dass zu viele Daten ein Problem verursachen. Nicht alle Daten sind gleich. Das Erfassen, Organisieren und Durchsuchen der gesammelten Daten kostet viel Zeit.
Edge Computing mit Objekterkennung hat uns von der schweren Aufgabe entlastet, Daten aus dem zentralen Rechenzentrum herauszulösen und an die Ränder seiner Architektur zu verlagern. Aber was ist Edge Computing und wie funktioniert es?
Stell dir einen Verbund technischer Geräte vor, die Daten an die zentrale Datenbank senden und von ihr empfangen. Das sind große Informationsmengen, die verarbeitet werden müssen. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Datenbank wird dadurch beeinträchtigt, was zu Verzögerungen und Unterbrechungen führt und die Leistung verschlechtert.
Mit Edge Computing werden jedoch große Teile dieser Daten an die Peripherie verteilt. Algorithmen des maschinellen Lernens übertragen jedem Edge-Gerät die Aufgabe, mit den lokal gespeicherten Daten ein Analysemodell zu trainieren.
Jedes Gerät filtert die wertvollsten Daten heraus. Diese werden anschließend zur ganzheitlichen Analyse an die zentrale Datenbank gesendet. Stell dir einen Wissenschaftler vor, der ein Projekt mit einer großen Menge an Forschungsergebnissen bearbeitet. Anstatt alle Daten aus jedem einzelnen Experiment zu analysieren, überträgt er diese Aufgabe an andere Forscher, die ihm eine Zusammenfassung liefern.
Visuelle KI verändert die Welt direkt vor unseren Augen, und die hier behandelten KI-Anwendungsfälle sind nur die Spitze des Eisbergs. Noch spannender ist jedoch, dass du mit unserer Plattform für die Bereitstellung von ML-Modellen, der Ultralytics Platform, ebenfalls die Möglichkeiten visueller KI nutzen kannst.
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