KI-Anwendungsfälle, die Ihre Zukunft verändern

Wie revolutioniert KI die Welt, in der wir leben? Falls Sie es noch nicht bemerkt haben, erwartet Sie ein Schock. Vom Transport von Avataren zwischen virtuellen Räumen über die Entlastung von Datenarchitekturen bis hin zur Erstellung von Hologramm-Fitnesstrainern in unseren Häusern hat uns die künstliche Intelligenz bereits in eine aufregende neue Ära des Lebens katapultiert.

Wir leben vielleicht noch nicht in einer Star Trek-Science-Fiction-Fantasie, aber wir kommen dem schon näher. Im Folgenden werden wir neuartige KI-Anwendungsfälle erörtern, darunter Objekterkennungstechnologie im Fitnessbereich, Objekterkennung im Edge Computing, und untersuchen, wie Edge Computing mit Objekterkennung die Datenübertragung zwischen digitalen Geräten verbessert.

Lassen Sie uns tief in einige der KI-Anwendungsfälle eintauchen, von denen wir erwarten, dass sie im Jahr 2022 neue Wege beschreiten werden.

Vision AI im Fitnessbereich

Die Objekterkennung im Jahr 2022 ist eine spannende Perspektive und schlägt bereits in der Fitnessbranche Wellen. 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 diese auf Ihren Spiegel projizieren kann, alles mit dem Ziel, Ihre Gesundheit und Ihr Training zu verbessern.

Viele von uns empfinden Fitness eher als lästige Pflicht denn als Hobby und scheuen sich sogar, ein Fitnessstudio zu betreten. Aber bequem von zu Hause aus können Sie mit Mirror Ihre Fortschritte, Ihre Form und andere Metriken durch die Erkennung der Körperhaltung verfolgen.

Diese hochentwickelte Anwendung kritisiert die Körperhaltung von Personen in Videos mithilfe von Human Pose Estimation - einem Verfahren, das die Posen von menschlichen Körperteilen und Gelenken in Bildern oder Videos vorhersagt.

Es unterscheidet sich von der Objekterkennung dadurch, dass es Menschen von einer menschlichen Box unterscheidet und durch Algorithmen des maschinellen Lernens ein Verständnis für die menschliche Körpersprache entwickelt. Aber durch die Verschmelzung von Human Pose Estimation mit Deep Learning wird Mirror konzeptionelle Modelle davon haben, wie jede Übung ausgeführt werden sollte, nachdem Millionen verschiedener Workouts analysiert wurden.

Während des Trainings vergleicht die App mithilfe eines Algorithmus die Position Ihrer Gelenke. Jegliche Abweichungen werden erkannt und hervorgehoben, wodurch das Verletzungsrisiko verringert und eine sicherere, optimalere Trainingsweise ohne persönlichen Trainer gefördert wird.

Vision AI im Fitnessbereich hat in der letzten Zeit durch innovative Anwendungen wie Mirror bereits einen Quantensprung gemacht, was einen nur zu der Frage bringt, wie die Fitnessbranche im Jahr 2023 aussehen wird.

Computer Vision KI im Metaversum

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

Stellen Sie sich vor, Sie besuchen virtuelle Veranstaltungen, Konzerte, Treffen, und Sie werden die richtige Vorstellung bekommen. Aber das Metaverse umfasst auch einfachere „virtuelle“ Interaktionen, wie z. B. das Einloggen in soziale Medien und das Scrollen durch Ihren Newsfeed.

Obwohl es kein endgültiges Ziel gibt, arbeiten Wissenschaftler intensiv daran, das Metaverse so immersiv wie möglich zu gestalten, indem sie Computer Vision AI einsetzen – ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computer darauf trainiert, wertvolle Informationen aus visuellen Eingaben zu gewinnen und auf der Grundlage der gesammelten Daten Empfehlungen zu geben. Ein entscheidendes Element der Computer Vision AI im Metaverse ist die Interoperabilität. Dieser ausgefallene, etwas einschüchternde Begriff bezeichnet im Wesentlichen den Prozess der nahtlosen Übertragung von Avataren und digitalen Gegenständen von einer virtuellen Welt in eine andere.

Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) in der Interoperabilität haben bereits das Gesundheitswesen gestärkt. Wenn Sie beispielsweise eine CT-Aufnahme erhalten, werden große Datenmengen verarbeitet, gesammelt und in einer medizinischen Datenbank gespeichert.

Ärzte werden einen anderen Ansatz wählen, indem sie Ihre Gesundheitsdaten manuell in eine Datenbank eingeben. Anschließend wird die Interoperabilität genutzt, um diese beiden Datenanalysen zu integrieren und eine schnelle Diagnose der Krankheit zu ermöglichen.

Objekterkennung im Edge Computing

Die Welt ertrinkt in Daten. Obwohl Daten als „das neue Öl“ bezeichnet wurden, ist die Realität, dass zu viele Daten ein Problem verursachen. Nicht alle Daten sind gleich. Das Sammeln, Organisieren und Durchsuchen des Gesammelten kostet Zeit.

‍Edge Computing mit Objekterkennung hat uns von dieser großen Last befreit, Daten vom Hauptrechenzentrum weg und an die Ränder seiner Architektur zu verlagern. Aber was ist Edge Computing und wie funktioniert es?

Stellen Sie sich eine Umlaufbahn technischer Geräte vor, die Daten zur und von der Hauptdatenbank übertragen. Das sind eine Menge Informationen, die verarbeitet werden müssen. Die Geschwindigkeit der Datenbankverarbeitung wird dadurch beeinträchtigt, was zu Verzögerungen und Unterbrechungen führt, die die Leistung beeinträchtigen.

Durch Edge Computing werden diese Daten jedoch weiträumig in der Peripherie verteilt. Machine-Learning-Algorithmen übertragen jedem Edge-Gerät die Aufgabe, ein Analysemodell mit den lokal gespeicherten Daten zu trainieren.

Jedes Gerät wird seine Hauptaufgabe erfüllen, indem es die wertvollsten Datenelemente herausfiltert, die dann zur ganzheitlichen Analyse an die Hauptdatenbank gesendet werden. Stellen Sie sich einen Wissenschaftler vor, der ein Projekt übernimmt, das mit Forschungsergebnissen vollgepackt ist. Anstatt alle Daten jedes einzelnen Experiments zu analysieren, delegiert er diese Verantwortung an andere Forscher, die mit einer Zusammenfassung Bericht erstatten.

Vision AI verändert die Welt, während wir sprechen, und die hier behandelten KI-Anwendungsfälle sind nur die Spitze des Eisbergs. Aber noch aufregender ist, dass Sie mit unserer ML-Bereitstellungsplattform Ultralytics HUB auch die Wunder der Vision AI nutzen können.

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