Computer Vision

Einfach ausgedrückt bezeichnet Computer Vision das wissenschaftliche Fachgebiet, das sich damit befasst, wie Computer und Server Daten aus Standbildern oder Videomaterial verstehen und extrahieren. Was für Menschen ganz selbstverständlich ist – ein vertrautes Gesicht trotz einer anderen Frisur oder eines anderen Make-ups wiederzuerkennen, eine handschriftliche Notiz trotz unleserlicher Schrift zu verstehen oder Hindernisse auf der Straße auch bei schlechtem Wetter zu erkennen – war für Computer früher eine große Herausforderung. Mit Computer Vision können Computer heute verstehen, was sie „sehen“, das heißt, sie können Daten verarbeiten, die ihnen in grafischer Form vorliegen.

Zu beachten ist, dass der Begriff „Computer Vision“ teilweise synonym mit „Machine Vision“ verwendet wird. Beide Begriffe beziehen sich auf ähnliche Konzepte, doch „Computer Vision“ ist der Oberbegriff für die Extraktion von Informationen aus Bildern und Videos durch Computer. „Machine Vision“ bezieht sich stärker darauf, wie Maschinen in der Industrie oder Produktion Computer Vision in Anwendungen wie der Prozesssteuerung und der automatischen Inspektion einsetzen.

Computer Vision – und damit auch Machine Vision – kommt bereits in einer Vielzahl von Branchen zum Einsatz. Insbesondere in Kombination mit künstlicher Intelligenz, deren Genauigkeit durch maschinelles Lernen und Deep Learning kontinuierlich verbessert werden kann, unterstützt Computer Vision Menschen dabei, alltägliche und repetitive Aufgaben effizienter zu erledigen – etwa bei der Besetzung von Sicherheitskontrollen oder der Sortierung von Post in Logistikzentren. Darüber hinaus kann Computer Vision unsere Fortbewegung verändern, beispielsweise durch intelligente, autonome Fahrzeuge und smarte Mautsysteme. In Lösungen für die intelligente Medizin kann die Technologie zudem dazu beitragen, länger und gesünder zu leben, indem sie Krankheitssymptome schneller und präziser erkennt. Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt: Wenn eine Aufgabe auf menschlicher Wahrnehmung und kognitiven Fähigkeiten beruht, können digitale „Augen“ vermutlich zu besseren Ergebnissen beitragen.

Eines der wichtigsten Produkte für die Entwicklung moderner Computer-Vision-Anwendungen ist die GPU (genauer gesagt: die GPGPU), die sich ideal für die Verarbeitung grafischer Daten eignet. Computer mit den fortschrittlichsten GPUs können Computer-Vision-Modelle für Anwendungen in der Fertigung, im Transport- und Logistikbereich, im Gesundheitswesen, im Bildungswesen und in der Unterhaltungsbranche ausführen oder entwickeln. Die GPU-Server der G-Serie von GIGABYTE mit skalierbaren und hochdichten GPU-Designs werden von Kunden zur Entwicklung von Lösungen für Computer Vision eingesetzt. Ein Beispiel: Ein israelischer Entwickler autonomer Fahrtechnologien nutzt den G291-281 von GIGABYTE als Recheneinheit für autonome Fahrzeuge. Ein französisches Unternehmen für geowissenschaftliche Forschung setzt GPU-Server von GIGABYTE für die bildgebende Darstellung geophysikalischer Daten und die Analyse seismischer Daten ein. Diese unterstützen Öl- und Gasunternehmen dabei, geeignete Bohrstandorte zu bestimmen.

Zu den weiteren Fallstudien im Bereich Computer Vision zählen ein nordamerikanischer Logistikriese, der einen maßgeschneiderten GIGABYTE-Server mit dem MD50-LS0-Server-Mainboard erwarb, um in seinem intelligenten Verteilzentrum Adressen automatisch zu erfassen und Pakete zu sortieren. Außerdem setzten verschiedene Grundschulen in New Taipei KI-basierte Gesichtserkennungslösungen von GIGABYTE in ihren Bibliotheken ein, damit Schülerinnen und Schüler Bücher ohne Bibliotheksausweis ausleihen können.