Bilderkennung dient der Qualitätssicherung, unterstützt bei der Diagnose von Krankheiten und der Steuerung von Verkehr und kann sogar Kunst schaffen. Beim PraxisForum „Künstliche Intelligenz – Bilderkennung in Wissenschaft und Wirtschaft“ am 27. Januar 2022 präsentieren wir verschiedene Anwendungsfelder KI-gestützter Bilderkennung in kurzweiligen Impulsvorträgen.
Der Ablauf:
17:00-17:05 Begrüßung und Einleitung/Hintergrund
17:05-17:20 Keynote: Bilderkennung in der visuellen Qualitätskontrolle
Prof. Dr. Alexander Ecker / Universität Göttingen, Neural Data Science
Die Bilderkennung hat in den letzten Jahren mit Hilfe von Verfahren des Maschinellen Lernens enorme Fortschritte gemacht. Doch während in der Wissenschaft meist mit großen standardisierten Datensätzen gearbeitet wird, ergeben sich bei der praktischen Anwendung von Bilderkennung oft ganz andere Probleme und Herausforderungen. Am Beispiel der visuellen Qualitätskontrolle in der industriellen Fertigung möchte ich einige dieser Herausforderungen beleuchten und aufzeigen, wie unsere Lösungsansätze im Startup Layer7 AI aussehen.
17:20-17:30 Fragen zum Vortrag
17:30-17:40 Segmentierung: Wie neuronale Netzwerke die Bildverarbeitung vereinfachen
Firma: Koiotech. Beschreibung folgt.
17:40-17:50 Fragen zum Vortrag
17:50-18:00 Vereinfachung eines bildbasierten Diagnostiktest durch Einsatz von KI
Dr. Manuel Nietert/ Universitätsmedizin Göttingen, Medizinische Bioinformatik
Für Cystische Fibrose existiert ein bildbasierter diagnostischer Test, welcher durch Färbung mit einem Kontrastmittel die Bestimmung der Änderung der Blasenvolumen ermöglicht. Die Dosierung des Farbstoffs gestaltet sich in der Praxis jedoch schwierig. Hier zeigen wir die erfolgreiche Umsetzung von equivalenten KI-generierter Bildmasken, welche keine Färbung zur Flächenbestimmung mehr benötigen.
18:00-18:05 Fragen zum Vortrag
18:05-18:15 Automatische Bilderkennung zur Verhaltensklassifikation bei Nutztieren
Prof. Dr. Imke Traulsen / Universität Göttingen, Systeme der Nutztierhaltung, DNTW
Für die Entwicklung zukunftsfähiger Haltungssysteme sind ethologische Kenntnisse und Verhaltensauswertungen von zentraler Bedeutung. Automatisierungen und im speziellen Methoden des maschinellen Lernens eröffnen Möglichkeiten zum umfassenderen Monitoring von Tierverhalten für den Einsatz in Wissenschaft und landwirtschaftlicher Nutztierhaltung. Kombiniert mit anderen Sensordaten ist der Einsatz in Assistenzsystemen zur Steigerung von Tierwohl, Tiergesundheit und Nachhaltigkeit anzustreben.
18:15-18:20 Fragen zum Vortrag
18:20-18:30 Sensorfusion und Multi-Objekt-Tracking für die Fahrzeug-Umfelderfassung
Prof. Dr. Marcus Baum / Universität Göttingen, Data Fusion
Durch die Verknüpfung der Daten von unterschiedlichen Sensoren ermöglicht die Sensorfusion eine genaue Erfassung des Umfelds automatisierter (mobiler) Systeme. Dieser Vortrag gibt zunächst eine kurze Einführung in das Themengebiet der Sensorfusion, wobei ein Schwerpunkt auf hochautomatisierte Fahrzeuge gelegt wird. Anschließend wird das Multi-Objekt-Tracking betrachtet, d. h. die schritthaltende Bestimmung der Position, Geschwindigkeit und räumlichen Ausdehnung von Objekten in der Umgebung. Insbesondere werden neue stochastische Schätzverfahren für automobile Radarsensoren und Laserscanner vorgestellt, die auch bei stark verrauschten Sensordaten und weit entfernten Objekten ein genaues Tracking erlauben.
18:30-18:35 Fragen zum Vortrag
18:35-18:45 Interview: Vorstellung Digital Hub
Kurze virtuelle Führung durch die Räume des DigitalHubs
18:45-19:00 Fragen an die Referent*innen (evtl. Breakout-Rooms)
Die Veranstalter:
Das PraxisForum wird gemeinsam vom Campus-Institut Data Science (#CIDAS), der Georg-August-Universität Göttingen, dem Südniedersachsen Innovationscampus (SNIC) und dem DigitalHub Göttingen, den der StartRaum Göttingen und die GWG Gesellschaft für Wirtschaftsförderung und Stadtentwicklung Göttingen gemeinsam betreiben, ausgerichtet.