In der Vergangenheit wurde der Begriff generative künstliche Intelligenz (KI) vor allem mit Deepfakes und Datenjournalismus in Verbindung gebracht. Doch die Technologie spielt eine immer wichtigere Rolle bei der Automatisierung von sich wiederholenden Prozessen in der digitalen Bild- und Audiokorrektur. Wann immer KI eigene Inhalte generiert – sei es Text, Bilder oder Multimedia – hat generative KI ihre Finger im Spiel. Die Technologie ist in der Lage, selbstständig Bilder zu produzieren und aus den im Internet gesammelten Informationen eigenständig Website-Artikel, Artikelzusammenfassungen, Unternehmensbroschüren, Pressemitteilungen und Whitepaper zu erstellen. Kurz gesagt, generative KI-Modelle dienen dem Zweck, synthetische Daten zu erzeugen, die einen Turing-Test bestehen können.
Was ist generative KI?
Generative KI ist eine Technologie, die maschinelles Lernen einsetzt, um Maschinen in die Lage zu versetzen, aus vorhandenen Texten, Audiodateien, Bildern oder Originalmustern Inhalte zu erstellen. Computer verwenden ihre Trainingsdaten, um das zugrundeliegende Muster zu erkennen, das mit der Eingabe verbunden ist. Die so produzierten Inhalte, sollen von Benutzern für echt gehalten werden. Die KI liefert also Ergebnisse, die auf menschlichem Denken und menschlicher Erfahrung beruhen, und zwar ohne Voreingenommenheit. So kann generative KI beispielsweise Inhalte erstellen, die den Anschein erwecken, von Menschen geschrieben zu sein. Generative KI erstellt automatisch neue Objekte oder Strukturen auf der Grundlage vorhandener Daten und Erkenntnisse, anstatt nur selbstlernende Algorithmen zu verwenden. In der industriellen Bildverarbeitung stellen PC-basierte Systeme oft eine technische Hürde dar. Die Trennung von Bildaufnahme und Datenverarbeitung führt häufig zu Latenzen, erhöhtem Platzbedarf und einem komplexen Wartungsaufwand. Besonders in schnellen Produktionslinien erschwert die Synchronisation zwischen Sensor und externem Rechner eine stabile Prozesskontrolle. ‣ weiterlesen
Präzise 2D-Inspektion mit nativer Edge-Intelligenz
Wie funktioniert generative KI?
Bei generativer KI handelt es sich um Programme, die auf Basis vorhandener Inhalte neue kohärente und überzeugende Inhalte erstellen können. Die Progranne sind in der Lage, das zugrundeliegende Muster in Bezug auf die Eingabe zu erlernen und es dann zu verwenden, um ähnliche Inhalte zu erzeugen. Drei Techniken bilden die Grundlage der generativen KI: Generative Adversarial Networks (GAN), Transformers und Variational Autoencoders.
Generative Adversarial Networks
GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen – einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator ist für die Erzeugung neuer Daten oder Inhalte zuständig, die den Quelldaten ähneln. Der Diskriminator ermöglicht die Unterscheidung zwischen den Quelldaten und den generierten Daten. In ständig wechselnden Trainingszyklen lernt der Generator immer realistischere Daten zu erzeugen, während der Diskriminator darauf trainiert wird, gefälschte Daten von echten Daten zu unterscheiden.
