KI: Google veröffentlicht 3D-Erweiterung für Tensorflow

KI: Google veröffentlicht 3D-Erweiterung für Tensorflow

Mit Googles Tensorflow 3D soll Künstliche Intelligenz die Umwelt besser verstehen lernen. Das neue KI-Framework ist speziell für die Verarbeitung der Daten von 3D-Sensoren vorgesehen.

Computer Vision ist Gegenwarts- und Zukunftstechnologie: Sehende Computer, die sich in einer Umgebung orientieren und durch sie navigieren können, ermöglichen beispielsweise Trackingverfahren für XR-Brillen, lassen autonome Autos die Spur halten und Roboterstaubsauger das Haustier verschonen.

Dieses 3D-Verständnis für die Umgebung will Google jetzt besser in die eigene Open-Source-KI-Plattform Tensorflow integrieren: Tensorflow 3D soll das 3D-Szenenverständnis weiter verbessern und die Einstiegshürden für interessierte Forscher senken.

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Laut Google handelt es sich bei Tensorflow 3D um eine „hochgradig modulare und effiziente Bibliothek“ speziell für das Deep Learning und die Daten von 3D-Sensoren wie dem Lidar-System, das im neuen iPhone Pro 12 steckt und bessere Augmented Reality ermöglicht.

Tensorflow wurde speziell für die Verarbeitung von 3D-Daten entwickelt, wie sie spezielle Sensoren wie Lidar im iPhone Pro aufzeichnen. | Bild: Google

Tensorflow wurde speziell für die Verarbeitung von 3D-Daten entwickelt, wie sie spezielle Sensoren wie Lidar im iPhone Pro aufzeichnen. | Bild: Google

Tensorflow 3D: Open Source KI-Grundlage für AR, Roboter und autonome Autos

Tensorflow 3D bietet Trainings- und Evaluierungspipelines für 3D-Segmentierung, -Objekterkennung und -Instanzsegmentierung mit Unterstützung für verteiltes Training. Das 3D-Szenenverständnis ist außerdem Grundlage für die 3D-Objektformvorhersage, Punktwolkenregistrierung und -verdichtung.

Die 3D-Segmentierung erlaubt es einer KI beispielsweise, zwischen Vorder- und Hintergrund und einzelnen Objekten zu unterscheiden. Darüber hinaus bietet Tensorflow 3D eine einheitliche Datensatzspezifikation und -konfiguration für das Training und die Auswertung der Standard-Datensätze für 3D-Szenenverständnis.

Laut Google-Forscher Alireza Fathi ermöglicht Tensorflow 3D eine Vielzahl von 3D-Deep-Learning-Forschung und -Anwendungen, „vom schnellen Prototyping und Ausprobieren neuer Ideen bis hin zum Einsatz eines Echtzeit-Inferenzsystems“.

Tensorflow 3D ist Open Source und kostenlos bei Github verfügbar. Wie das Standard-Tensorflow dürfte die 3D-Version Grundlage einer Vielzahl an KI-Anwendungen werden.

Quelle: Google

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