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Wie verändert die KI die Welt, in der wir leben? Wenn du es noch nicht bemerkt hast, wirst du schockiert sein. Vom Transport von Avataren zwischen virtuellen Räumen über die Entlastung von Datenarchitekturen bis hin zu Hologramm-Fitnesstrainern in unseren Häusern - künstliche Intelligenz hat uns bereits in eine aufregende neue Ära des Lebens katapultiert.
Wir leben zwar noch nicht in einer Star-Trek-Science-Fiction-Fantasie, aber wir kommen der Sache schon näher. Im Folgenden werden wir neuartige KI-Anwendungsfälle diskutieren, die die Objekterkennungstechnologie im Fitnessbereich und die Objekterkennung im Edge Computing umfassen, und untersuchen, wie Edge Computing mit Objekterkennung die Datenübertragung zwischen digitalen Geräten verbessert.
Werfen wir einen Blick auf einige der KI-Anwendungsfälle, für die wir im Jahr 2022 neue Wege sehen.
Die Objekterkennung im Jahr 2022 ist eine spannende Perspektive und schlägt in der Fitnessbranche bereits hohe Wellen. Mirror und Tonal sind zwei Beispiele für erfolgreiche Unternehmen, die KI im Fitnessbereich einsetzen. Beide bieten ein interaktives Gerät für zu Hause an, das über 10.000 Workouts streamen und auf deinen Spiegel projizieren kann, um deine Gesundheit und dein Training zu verbessern.
Für viele von uns ist Fitness eher eine lästige Pflicht als ein Hobby und es widerstrebt ihnen sogar, einen Fuß in ein Fitnessstudio zu setzen. Aber mit Mirror kannst du bequem von zu Hause aus deine Fortschritte, deine Form und andere Messwerte durch die Standorterkennung verfolgen.
Diese hochentwickelte Anwendung bewertet die Körperhaltung und Pose von Menschen in Videos mithilfe der Human Pose Estimation - einem Verfahren, das die Posen menschlicher Körperteile und Gelenke in Bildern oder Videos vorhersagt.
Es unterscheidet sich von der Objekterkennung durch die Unterscheidung von Menschen aus einer menschlichen Box und die Entwicklung eines Verständnisses der menschlichen Körpersprache durch Algorithmen des maschinellen Lernens. Durch die Kombination von Human Pose Estimation und Deep Learning wird Mirror durch die Analyse von Millionen verschiedener Trainingseinheiten Modelle dafür entwickeln, wie jede Übung ausgeführt werden sollte.
Während des Trainings nutzt die App einen Algorithmus, um die Position deiner Gelenke zu vergleichen. Alle Abweichungen werden erkannt und hervorgehoben. So wird das Verletzungsrisiko verringert und das Training ohne Personal Trainer sicherer und optimaler.
Vision AI im Fitnessbereich hat in jüngster Zeit durch innovative Anwendungen wie Mirror bereits einen Quantensprung gemacht, so dass man sich fragen muss: Wie wird die Fitnessbranche im Jahr 2023 aussehen?
Seitdem Mark Zuckerburg Facebook in Meta, kurz für Metaverse, umbenannt hat, ist der Begriff in aller Munde. Aber was genau ist das? Kurz gesagt ist das Metaverse ein Sammelbegriff, der sich auf die digitalen Welten bezieht, die die reale Welt erweitern sollen.
Wenn du dir vorstellst, dass du an virtuellen Veranstaltungen, Konzerten und Treffen teilnimmst, hast du die richtige Vorstellung. Aber das Metaversum umfasst auch einfachere "virtuelle" Interaktionen wie das Einloggen in soziale Medien und das Scrollen durch deinen Newsfeed.
Obwohl es noch kein endgültiges Ziel gibt, arbeiten Wissenschaftler/innen mit Hochdruck daran, das Metaversum so immersiv wie möglich zu gestalten, indem sie Computer Vision AI einsetzen - ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computer darauf trainiert, wertvolle Informationen aus visuellen Eingaben zu erkennen und auf der Grundlage der gesammelten Daten Empfehlungen auszusprechen.Ein entscheidendes Element der Computer Vision AI im Metaversum ist die Interoperabilität. Hinter diesem hochtrabenden, etwas einschüchternden Begriff verbirgt sich im Grunde der Prozess der nahtlosen Übertragung von Avataren und digitalen Gegenständen von einer virtuellen Welt in eine andere.
Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) in der Interoperabilität haben die Gesundheitsbranche bereits gestärkt . Wenn du zum Beispiel eine Computertomographie machst, werden große Mengen an Daten verarbeitet, gesammelt und in einer medizinischen Datenbank gespeichert.
Ärzte und Ärztinnen wählen einen anderen Ansatz, indem sie deine Gesundheitsdaten manuell in eine Datenbank eingeben. Die Interoperabilität wird dann genutzt, um diese beiden Datenanalysen zu integrieren und eine schnelle Krankheitsdiagnose zu stellen.
Die Welt wird von Daten überflutet. Obwohl Daten als "das neue Öl" bezeichnet werden, ist es in Wirklichkeit so, dass zu viel davon ein Problem darstellt. Nicht alle Daten sind gleich. Das Sammeln, Organisieren und Sichten der gesammelten Daten frisst die Zeit auf.
EdgeComputing mit Objekterkennung hat uns von der schweren Last befreit, Daten aus dem Hauptrechenzentrum zu extrahieren und an die Ränder der Architektur zu bringen. Aber was ist Edge Computing und wie funktioniert es?
Stell dir einen Orbit von technischen Geräten vor, die Daten zur und von der Hauptdatenbank übertragen. Das ist eine Menge an Informationen, die sie verarbeiten muss. Die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Datenbank wird beeinträchtigt, was zu Verzögerungen und Unterbrechungen führt, die die Leistung verringern.
Aber mit Edge Computing werden viele dieser Daten in die Peripherie verlagert. Algorithmen für maschinelles Lernen übertragen jedem Edge-Gerät die Aufgabe, ein Analysemodell mit den lokal gespeicherten Daten zu trainieren.
Jedes Gerät übernimmt die schwere Arbeit, die wertvollsten Daten herauszufiltern, die dann für eine ganzheitliche Analyse an die Hauptdatenbank gesendet werden. Stell dir vor, ein Wissenschaftler nimmt ein Projekt in Angriff, in dem viel geforscht wird. Anstatt alle Daten jedes einzelnen Experiments zu analysieren, delegiert er diese Aufgabe an andere Forscher/innen, die ihm/ihr eine Zusammenfassung übermitteln.
Vision AI verändert die Welt in diesem Moment und die KI-Anwendungsfälle, die wir hier vorgestellt haben, sind nur die Spitze des Eisbergs. Noch spannender ist jedoch, dass auch du mit unserer ML-Implementierungsplattform Ultralytics HUB von den Wundern der KI profitieren kannst.
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