Das Erkennen eines Apfels ist schon für kleine Kinder eine einfache Sache. Nicht so für eine Drohne, die ihre KI-Modelle mit vielen, vielen Bildern von Äpfeln trainieren muss: Ein Apfel im Schatten, ein Apfel in der Sonne, ein Apfel von vorne, von hinten, aus der Froschperspektive…
Es braucht länger, aber maschinelles Lernen funktioniert wie beim Menschen. „Damit ein Baby weiß, dass es einen Apfel vor sich hat, kann es sich verschiedene Arten von Bildern ansehen und erkennen, dass es sich um einen Apfel handelt", sagt Andy Kong, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der University of Hong Kong.
Microsoft und DJI sagen, dass Drohnen, die mit dieser Technologie betrieben werden, in einer Reihe von Szenarien eingesetzt werden können. Wenn Sie ein riesiges Lager besitzen, können Drohnen helfen, Bereiche zu erreichen, die für Arbeiter unzugänglich sind, und den Bestand zu kontrollieren. Wenn Sie eine Immobilienfirma haben, können Sie Gebäude leicht auf Risse und Rost untersuchen.
Aus diesem Grund haben die beiden Unternehmen den KI-und-Drohnen Universitätswettbewerb organisiert, bei dem Studenten von drei Universitäten in Hongkong zusammenkamen, um KI-Modelle zu entwickeln, die Drohnen helfen, verschiedene Obstsorten zu erkennen.
Die Studenten ließen dann ihre Drohnen in Gebieten mit verstreuten Früchten los. Die Bildschirme zeigten, wie erfolgreich ihre Modelle waren – bei der Kennzeichnung der Frucht mit Namen und einer Zahl, die angibt, wie sicher es ist, dass die Banane tatsächlich eine Banane ist.
Die Teams verwendeten eine DJI Phantom 4 Pro, die in der Lage ist, 4K Ultra-HD-Material aufzunehmen - das die KI von Microsoft dann untersucht, um herauszufinden, was sie sieht.
Die Geheimwaffe? Analyse der Daten vor Ort. Cloud Computing ist leistungsfähiger, sicherer, aber die Übertragungszeit bringt eine enorme Verzögerung mit sich.
Quelle: abacusnews.com