Künstliche Intelligenz (KI) macht es möglich, dass auch Maschinen Objekte erkennen können. Hierfür braucht es große Mengen an qualitativ hochwertigen Bilddaten, mit denen die Algorithmen manuell trainiert werden. Das am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entstandene Startup Kimoknow hat eine Technologie entwickelt, um dieses Training zu automatisieren. Der erste Use Case: Ein digitaler Montageassistent für die kontaktlose Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen. Er wird in Kooperation mit der Elabo GmbH am Center for Artificial Intelligence Talents erprobt.
„KI-Systeme für die Erkennung von Objekten zu trainieren, ist nach wie vor zeitaufwändig, unflexibel, teuer, stark umgebungsabhängig und erfordert einen hohen Rechenaufwand“, erklärt Kimoknow-Mitgründer Lukas Kriete. Das Startup des KIT greift deswegen auf Bilddaten zurück, die bei computerunterstützten Entwicklungsprozessen (CAD) und im Produktionsdatenmanagement (PDM) ohnehin für alle Objekte entstehen. Sie geben unter anderem Aufschluss über Material, Geometrie und Position des jeweiligen Gegenstandes. Die CAD- und PDM-Daten werden extrahiert und für das automatisierte Training der KI genutzt. Das auf diese Weise geschulte Objekterkennungssystem lässt sich vielfältig einsetzen, etwa in Augmented Reality (AR)-Brillen.
Als ersten Use Case für solche AR-Brillen hat Kimoknow ein Assistenzsystem entwickelt, das Fachkräfte bei der Montage komplexer Geräte unterstützen soll. Der virtuelle Assistent führt das Bedienpersonal durch den gesamten Montageprozess, visualisiert ohne zusätzliches Display Schritt für Schritt die Bauanleitung und zeigt so, in welcher Reihenfolge welches Teil mit welchen Werkzeugen und Montagematerialien verarbeitet wird.
