Baumbestände, Topographie, Kuhherden und Schlaglöcher erkennen
Der Demonstrator “My little farm” der EU-Initiative CITAH zeigt einen Ausschnitt einer Agrarlandschaft. Auf einem Bildschirm sieht man einen Kamera-Livefeed dieser Landschaft. Durch die Bilddaten wird mittels KI in Echtzeit eine Klassifizierung der Landschaft erstellt. So können beispielsweise die Positionen der eigenen Kuhherde geortet werden, ein topographisches Modell des eigenen Landes generiert und sogar der Baumbestand einer Region erhoben werden. Dieses Projekt zeigt die Stärke von Computer Vision und gibt einen Einblick, wie Bilderkennung mithilfe von KI in der Landwirtschaft und sogar im Straßenbau eingesetzt werden kann, denn die KI erkennt sogar Schlaglöcher in Straßen. Auch wenn Sie keinen Wald, Acker, Kühe oder Straßen besitzen, die Technologie, die im Rahmen des Projektes verwendet wird, lässt sich beispielsweise auch als automatisierte Schadenserkennung bei Kraftfahrzeugen oder bei der Sortierung von Früchten einsetzen.
Schweißen lernen mit VR und Performance-Messungen
In jedem Beruf gibt es bestimmte Kernkompetenzen, die möglichst früh und sicher erlernt werden sollen. Durch den Einsatz der Anwendung “Virtual Welding” können Auszubildende ohne Materialeinsatz und dazu noch gefahrlos das Schweißen lernen. In typischen Szenarien werden die grundlegenden Methoden in VR erlernt. Dabei wird die Performance anhand spezifischer Metriken gemessen, wodurch Nutzende ein Feedback über das eigene Kompetenzniveau erhalten.
Produktbilder für Social Media interessenbasiert erstellen lassen
Bei der “AI-based Generative Ad Engineering-Platform” handelt es sich um eine Benutzeroberfläche, die anhand bestimmter Daten, wie persönliche Interessen und nach Auswahl eines Sprach- und Bildmodells personalisierte Produkt- und Werbebilder für Social Media generiert. Hauptziel ist es, eine automatisierte Pipeline inklusive einer Benutzeroberfläche zu entwickeln, die personalisierte Werbebilder für Social Media Kanäle generiert und so das Potenzial von KI für Marketing-Zwecke erforscht. Hierzu werden Daten von Werbetrackern eines Social Media-Accounts (z. B. Instagram) verwendet, die die persönlichen Interessen eines Users oder einer Userin widerspiegeln. Diese Werbetracker werden im ersten Schritt der Pipeline durch ein Sprachmodell gefiltert, sodass die relevantesten Eigenschaften für das zu bewerbende Produkt als Grundlage für die Generierung des passenden Werbebildes verwendet werden. Der resultierende Prompt wird an einen Bildgenerator weitergegeben, der unter Berücksichtigung der Interessen des Nutzers personalisierte Werbebilder für das ausgewählte Produkt erstellt. Im letzten Schritt werden die generierten Bilder durch automatische Metriken evaluiert und optimiert.
Mit der KI-Expo auf der Business-Tagung “Smart Enterprise 2024” liefern das DFKI Osnabrück und die Universität Osnabrück einen Überblick darüber, wie KI-Lösungen in verschiedenen Branchen eingesetzt werden können. Hinzu kommt das vielfältige Vortrags- und Workshop-Programm der Tagung. Renommierte Speaker:innen aus dem Mittelstand und Konzernen, wie Sandra Wagner (Koenig & Bauer) und Oliver Gürtler (Microsoft GmbH) wurden eingeladen, ihre Erfahrungen, Strategien, Fails und Success Stories zu präsentieren. Zusammen mit der KI-Expo ist die Tagung “Smart Enterprise 2024” ein echtes Leuchtturmevent und bietet dem Mittelstand eine Plattform zum Austausch, Networking und zur Erkundung zukunftsweisender Technologien. Gastgeber, Prof. Dr. Oliver Thomas (Leiter FB Smart Enterprise Engineering, DFKI Osnabrück) lädt interessierte Vertreter:innen des Mittelstands ganz herzlich zum Event am 7.11.2024 ins CIC Osnabrück ein.
Mehr Informationen und Tickets: www.smart-enterprise.de