Perceptrons und neuronale Netze: Grundprinzipien des Computer Vision

In den letzten Jahrzehnten sind neuronale Netze zu den Bausteinen vieler wichtiger Innovationen der künstlichen Intelligenz (KI) geworden. Neuronale Netze sind Computermodelle, die versuchen, die komplexen Funktionen des menschlichen Gehirns zu imitieren. Sie helfen Maschinen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise ermöglichen sie Teilbereiche der KI wie Computer Vision und Deep Learning in Bereichen wie Gesundheit, Finanzen und selbstfahrende Autos. 

Wenn du verstehst, wie ein neuronales Netzwerk funktioniert, kannst du dir ein besseres Bild von der "Blackbox" KI machen und entmystifizieren, wie die Spitzentechnologie in unser tägliches Leben integriert ist. In diesem Artikel erfahren wir, was neuronale Netze sind, wie sie funktionieren und wie sie sich im Laufe der Jahre entwickelt haben. Außerdem werfen wir einen Blick auf die Rolle, die sie bei Computer Vision Anwendungen spielen. Los geht's!

Was ist ein Perceptron in der KI?

Bevor wir neuronale Netze im Detail besprechen, werfen wir einen Blick auf Perceptrons. Sie sind die grundlegendste Art von neuronalen Netzen und bilden die Grundlage für den Aufbau komplexerer Modelle. 

Ein Perzeptron ist ein linearer Algorithmus für maschinelles Lernen , der für überwachtes Lernen (Lernen aus gelabelten Trainingsdaten) verwendet wird. Er wird auch als einschichtiges neuronales Netz bezeichnet und wird normalerweise für binäre Klassifizierungsaufgaben verwendet, bei denen zwischen zwei Datenklassen unterschieden wird. Wenn du versuchst, ein Perzeptron zu visualisieren, kannst du es dir als ein einzelnes künstliches Neuron vorstellen. 

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Verstehen, wie ein Perceptron funktioniert

Ein Perzeptron kann mehrere Eingaben entgegennehmen, sie mit Gewichten kombinieren, entscheiden, zu welcher Kategorie sie gehören, und als einfacher Entscheidungsträger fungieren. Es besteht aus vier Hauptparametern: Eingangswerte (auch Knoten genannt), weights and biasesder Netzsumme und einer Aktivierungsfunktion. 

So funktioniert es:

• Inputs und Gewichte: Nehmen wir an, du hast mehrere Informationen (Inputs), und jede hat ein Gewicht, das angibt, wie wichtig sie ist. Außerdem hilft der Bias dem Perzeptron dabei, flexiblere Entscheidungen zu treffen.
• Berechnen der gewichteten Summe: Das Perzeptron multipliziert jede Eingabe mit ihrer Gewichtung und addiert dann alles zusammen, einschließlich des Bias, um eine gewichtete Summe zu erhalten.
• Eine Entscheidung treffen: Dann verwendet das Perzeptron eine Aktivierungsfunktion, um die endgültige Ausgabe zu bestimmen. Sie nimmt die gewichtete Summe und entscheidet, ob das Perzeptron aktiviert werden soll oder nicht. Im einfachsten Fall ist die Aktivierungsfunktion eine Stufenfunktion, die den Wert Eins ausgibt, wenn die gewichtete Summe über einem bestimmten Schwellenwert liegt, und den Wert Null, wenn sie nicht darüber liegt. Die gewichtete Eingabe wird also in eine Ja-oder-Nein-Entscheidung umgewandelt.
• Lernen und Verbessern: Wenn das Perzeptron einen Fehler macht, passt es die Gewichte an und versucht, sich beim nächsten Mal zu verbessern. Dieser Prozess hilft dem Modell, aus seinen Fehlern zu lernen.

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Die Rolle von Perceptrons in der Computer Vision

Perceptrons spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, die Grundlagen der Computer Vision zu verstehen. Sie sind die Grundlage für fortschrittliche neuronale Netze. Im Gegensatz zu Perceptrons sind neuronale Netze nicht auf eine einzige Schicht beschränkt. Sie bestehen aus mehreren Schichten miteinander verbundener Perceptrons, wodurch sie komplexe nichtlineare Muster lernen können. Neuronale Netze können anspruchsvollere Aufgaben bewältigen und sowohl binäre als auch kontinuierliche Ergebnisse liefern. Neuronale Netze können z. B. für fortgeschrittene Bildverarbeitungsaufgaben wie die Segmentierung von Objekten und die Schätzung von Posen verwendet werden.

Die Entwicklung der Computer Vision Technologie von neuronalen Netzen

Die Geschichte der neuronalen Netze reicht mehrere Jahrzehnte zurück und ist voll von Forschung und interessanten Entdeckungen. Werfen wir einen genaueren Blick auf einige dieser wichtigen Ereignisse. 

Hier ist ein kurzer Einblick in die ersten Meilensteine:

• 1940s: Warren McCulloch und Walter Pitts entwickelten einen einfachen Schaltkreis, der die Funktionsweise des Gehirns nachahmt. 
• 1958: Rosenblatt führte das Perzeptron ein.
• 1970s: Paul Werbos entwickelte das Konzept der Backpropagation (eine Trainingsmethode, die einem neuronalen Netz beim Lernen hilft, indem sie die Differenz zwischen vorhergesagter und tatsächlicher Ausgabe minimiert). Die Backpropagation ermöglichte es, mehrschichtige neuronale Netze zu trainieren und ebnete den Weg für Deep Learning. 
• 1980s: Forscher wie Geoffrey Hinton und Yann LeCun untersuchten den Konnektionismus, bei dem es darum geht, wie Netzwerke aus miteinander verbundenen Einheiten kognitive Prozesse bilden können. Ihre Arbeit legte den Grundstein für moderne neuronale Netze.
• 1990s: Jürgen Schmidhuber und Sepp Hochreiter schlugen das LSTM-Netzwerk (Long Short Term Memory) vor, das für die Vorhersage von Sequenzen unerlässlich geworden ist.

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Zu Beginn des 21. Jahrhunderts nahm die Forschung an neuronalen Netzen Fahrt auf und führte zu noch größeren Fortschritten. In den 2000er Jahren spielte Hintons Arbeit über beschränkte Boltzmann-Maschinen - eine Art neuronales Netzwerk, das Muster in Daten findet - eine Schlüsselrolle bei der Weiterentwicklung des Deep Learning. Sie erleichterte das Training von Deep Networks, half dabei, die Herausforderungen komplexer Modelle zu bewältigen und machte Deep Learning praktischer und effektiver.

In den 2010er Jahren beschleunigte sich die Forschung aufgrund des Aufkommens von Big Data und parallelem Rechnen rapide. Ein Höhepunkt in dieser Zeit war der Sieg von AlexNet im ImageNet-Wettbewerb (2012). AlexNet, ein Deep Convolutional Neural Network, war ein großer Durchbruch, denn es zeigte, wie leistungsfähig Deep Learning für Computer-Vision-Aufgaben wie die genaue Erkennung von Bildern sein kann. Es trug dazu bei, das schnelle Wachstum der KI im Bereich der visuellen Erkennung auszulösen. 

Heute entwickeln sich neuronale Netze mit neuen Innovationen wie Transformatoren, die sich hervorragend für das Verständnis von Sequenzen eignen, und neuronalen Graphennetzen, die gut mit komplexen Beziehungen in Daten arbeiten. Techniken wie das Transfer-Lernen - die Verwendung eines für eine Aufgabe trainierten Modells für eine andere - und das selbstüberwachteLernen, bei dem Modelle lernen, ohne dass sie markierte Daten benötigen, erweitern ebenfalls die Möglichkeiten neuronaler Netze.

Neuronale Netze verstehen: Die Grundlagen

Jetzt, wo wir die Grundlagen kennen, wollen wir verstehen, was genau ein neuronales Netzwerk ist. Neuronale Netze sind eine Art von maschinellem Lernmodell, das miteinander verbundene Knoten oder Neuronen in einer geschichteten Struktur verwendet, die einem menschlichen Gehirn ähnelt. Diese Knoten oder Neuronen verarbeiten Daten und lernen daraus, sodass sie Aufgaben wie die Mustererkennung durchführen können. Außerdem sind neuronale Netze lernfähig, d.h. sie können aus ihren Fehlern lernen und sich mit der Zeit verbessern. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Probleme, wie z. B. die Gesichtserkennung, genauer zu lösen.

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Neuronale Netze bestehen aus mehreren Prozessoren, die parallel arbeiten und in Schichten organisiert sind. Sie bestehen aus einer Eingabeschicht, einer Ausgabeschicht und mehreren versteckten Schichten dazwischen. Die Eingabeschicht empfängt die Rohdaten, ähnlich wie unsere Sehnerven die visuellen Informationen aufnehmen. Jede Schicht gibt dann ihre Ausgabe an die nächste weiter, anstatt direkt mit der ursprünglichen Eingabe zu arbeiten, ähnlich wie die Neuronen im Gehirn Signale von einem zum anderen senden. Die letzte Schicht produziert die Ausgabe des Netzwerks. Auf diese Weise kann ein künstliches neuronales Netz (ANN) lernen, Computer-Vision-Aufgaben wie die Klassifizierung von Bildern zu erledigen.

Eine industrielle Anwendung von neuronalen Netzen in der Computer Vision

Nachdem wir verstanden haben, was neuronale Netze sind und wie sie funktionieren, wollen wir einen Blick auf eine Anwendung werfen, die das Potenzial neuronaler Netze in der Computer Vision verdeutlicht.

Inspektion von Stromleitungen im Energiesektor

Neuronale Netze bilden die Grundlage für Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 und können für die visuelle Inspektion von Stromleitungen mit Drohnen eingesetzt werden. Die Versorgungswirtschaft steht vor logistischen Herausforderungen, wenn es darum geht, ihre ausgedehnten Netze von Stromleitungen zu inspizieren und zu warten. Diese Leitungen erstrecken sich oft über belebte städtische Gebiete bis hin zu abgelegenen, zerklüfteten Landschaften. Traditionell wurden diese Inspektionen von einem Bodenteam durchgeführt. Diese manuellen Methoden sind zwar effektiv, aber auch kostspielig und zeitaufwändig und können die Arbeiter/innen Umwelt- und elektrischen Gefahren aussetzen. Untersuchungen zeigen, dass die Arbeit an Versorgungsleitungen zu den zehn gefährlichsten Berufen in Amerika gehört, mit einer jährlichen Sterblichkeitsrate von 30 bis 50 pro 100.000 Beschäftigten.

Mit der Drohneninspektionstechnologie können Inspektionen aus der Luft jedoch eine praktischere und kostengünstigere Option sein. Dank modernster Technologie können Drohnen längere Strecken fliegen, ohne dass der Akku während der Inspektion häufig gewechselt werden muss. Viele Drohnen sind inzwischen mit KI ausgestattet und verfügen über eine automatische Hindernisvermeidung und eine bessere Fehlererkennung. Dank dieser Funktionen können sie überfüllte Gebiete mit vielen Stromleitungen inspizieren und qualitativ hochwertige Bilder aus größerer Entfernung aufnehmen. In vielen Ländern werden Drohnen und Computer Vision für die Inspektion von Stromleitungen eingesetzt. In Estland zum Beispiel werden 100 % aller Inspektionen von Stromleitungen mit solchen Drohnen durchgeführt.

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Die wichtigsten Erkenntnisse 

Neuronale Netze haben einen langen Weg von der Forschung bis zur Anwendung zurückgelegt und sind zu einem wichtigen Teil des modernen technologischen Fortschritts geworden. Sie ermöglichen es Maschinen, zu lernen, Muster zu erkennen und auf der Grundlage des Gelernten fundierte Entscheidungen zu treffen. Vom Gesundheits- und Finanzwesen bis hin zu autonomen Fahrzeugen und der Produktion treiben diese Netzwerke Innovationen voran und verändern die Industrie. Je weiter wir die Modelle neuronaler Netze erforschen und verfeinern, desto deutlicher wird ihr Potenzial, noch mehr Aspekte unseres täglichen Lebens und unserer Geschäftsabläufe neu zu definieren.

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