Google trainiert KI in VR

Google trainiert KI in VR

Google baut eine Virtual-Reality-Anleitung für KI-Training in der eigenen Cloud.

Über die eigene Cloud Plattform will Google KI-Technik in die Fläche bringen: Neuronale Netze beispielsweise für die Bilderkennung können vergleichsweise leicht und günstig direkt in der Cloud für das eigene Anwendungsszenario trainiert werden.

Das bedeutet wiederum: Hier kommen Menschen mit KI in Kontakt, die keine Experten sind für die neue Technologie. Dennoch sollen sie die richtigen Entscheidungen treffen für ihr spezielles Anwendungsszenario.

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Wie funktioniert KI-Training in der Google Cloud?

Um den KI-Trainingsprozess besser zu veranschaulichen, bedient sich Google der VR-Brille – ironischerweise der Quest-Brille von Facebook (alle Infos), denn die eigene hat Google ja gekillt.

In Googles VR-Simulation will ein Unternehmer bei einer Produktionslinie Objekte auf einem Förderband effizient in Echtzeit identifizieren – besser, als es der Mensch könnte. Das ist ein typischer Anwendungsfall für KI-Bildanalyse.

In der VR-Demo bildet Google die einzelnen Arbeitsschritte virtuell ab: Zuerst müssen die Trainingsdaten für das KI-Training gesammelt werden. Eine virtuelle Kamera in der Demo-App schießt Fotos der einzelnen Objekte auf dem Förderband.

Die Kamera überträgt die Bilder direkt an ein Notebook, das ebenfalls in der Simulation steht. Auf dem läuft die Browser-Oberfläche für AutoML, Googles Service für KI-Training. Hier erfolgt dann die Feinauswahl der Objekte, die nach dem Training erkannt werden sollen.

Das trainierte neuronale Netz kann dann direkt in der VR-Simulation auf einen virtuellen USB-Stick gespeichert und auf das VR-Förderband übertragen werden. Dort sieht man, wie gut die Bildanalyse-KI ihre Arbeit verrichtet oder ob sie noch mehr Daten benötigt.

Einen direkten Nutzen für den KI-Einsatz hat die Vorabsimulation in VR nicht, aber sie ist ein interessantes Beispiel, wie ein eher komplexer Prozess auf einfache Art in VR veranschaulicht und nachvollzogen werden kann.

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