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Hameln/Ilmenau, 30.05.2023 – Lenze, ein weltweit führender Anbieter von Automatisierungslösungen, und AIUI, ein deutscher Anbieter von Künstlicher Intelligenz, haben heute ihre Partnerschaft bekanntgegeben. Die beiden Unternehmen bündeln ihr Know-how, um einfach zugängliche KI-Lösungen für die Automatisierungsindustrie bereit zu stellen. Das AI Management System (AIMS) der AI-UI GmbH wird im Zuge dessen Teil der Plattformlösung NUPANO von Lenze.

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Menschliches Bewusstsein und KI

Zum Ende des Jahres 2022 entfaltete sich ein Konflikt zwischen „Mensch und Maschine“, der in naher Zukunft an Drastizität gewinnen wird, mehr als es sich die meisten Menschen gegenwärtig vorstellen können. In diesem Beitrag steht die Frage: „Wird menschliches Bewusstsein überbewertet?“

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Als Teil der Spotify Podcast Serie „Industrial AI Podcast“ könnt ihr uns in der Folge „More than an interface for open source AI-Tools – what is AIUI“ im Interview mit dem Betreiber des Podcasts Rene Weber auf Spotify erleben.

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Im Vortrag wird uns Martin eine grundlegende Einführung zu datenbasierter Modellbildung, oft als „KI“ bezeichnet geben. Was sind die Vorteile gegenüber konventionellen Verfahren und was entwickelt die AI-UI GmbH.
Anschließend geht es um:
„KI am Tatort“.

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Boosting Mask R-CNN Performance for long, thin Forensic Traces with Pre-Segmentation and IoU Region Merging Abstract Mask R-CNN has recently achieved great success in the field of instance segmentation. However, weaknesses of the algorithm have been repeatedly pointed out as well, especially in the segmentation of long, sparse objects whose orientation is not exclusively horizontal or vertical. We present here an approach that significantly improves the performance of the algorithm by first pre-segmenting the images with a PSPNet algorithm. To further improve its prediction, we have developed our own cost functions and heuristics in the form of training strategies, which can prevent so-called (early) overfitting and achieve a more targeted convergence. Furthermore, due to the high variance of the images, especially for PSPNet, we aimed to develop strategies for a high robustness and generalization, which are also presented here. Link to article

In-situ monitoring of hybrid friction diffusion bonded EN AW 1050/EN CW 004A lap joints using artificial neural nets Abstract In this work, a dissimilar copper/aluminum lap joint was generated by force-controlled hybrid friction diffusion bonding setup (HFDB). During the welding process, the appearing torque, the welding force as well as the plunge depth are recorded over time. Due to the force-controlled process, tool wear and the use of different materials, the resulting dataseries varies significantly, which makes quality assurance according to classical methods very difficult. Therefore, a Convolutional Neural Network was developed which allows the evaluation of the recorded process data. In thisstudy, data from sound welds as well as data from samples with weld defects were considered. In addition to the different welding qualities, deviations from the ideal conditions due to tool wear and the use of different alloys were also considered. The validity of the developed approach is…

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Coral Dev Board Hardware

coral.ai for edge deployment In this tutorial, we try to showcase the way how to use our software in combination with a coral development board to directly deploy self developed AI-models on edge devices. From data to deployment within one package. Overview As you can see, this robotic arm grasps two different kinds of components from the blue basket and puts them in the left. These two kinds of components are plastic and aluminium parts. The machine must find the components and distinguish them. The challenge is, the two different material reflect lights differently, because the light changes during the day inside a production line, which causes the traditional image processing algorithm to not work well often. In this project, we will demonstrate how an industrial AI dedicated for this problem is developed and deployed on the Coral Dev Board, with AI-UI and a few mouse clicks. Coral Dev Board…

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Artificial Neural Network regression models for the prediction of brake-related emissions Abstract The growth of electric propulsion systems motivates the automotive industry to transfer the focus from exhaust to non-exhaust emissions, with special attention to brake-related emissions. The literature lacks well-established approaches that describe the particulate emissions through reliable analytical correlations. Moreover, the mechanisms of brake particulate formation entail highly stochastic phenomena, which cannot be captured by means of traditional deterministic modelling tools. Machine learning algorithms have been recently used as an alternative method to seek for a branched correlation between tribological properties (i.e. friction coefficient and wear rate), pad composition, environmental and operating conditions. In this regard, the presented work focuses on the study and identification of sophisticated stochastic meta-models for the prediction of the number of emitted brake particulate and associated uncertainty. Specifically, artificial neural networks are developed and validated against brake emission data collected in real driving…

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fr-AI-day Blog Um das Thema Künstliche Intelligenz greifbarer zu machen, werden wir im Rahmen eines „fr-AI-day Blogs“ regelmäßig Experteninterviews mit Martin Schiele, Geschäftsführer der AI-UI GmbH führen. Er wird zu verschiedenen Schwerpunkten sprechen, Ihnen zeigen, wo Chancen aber auch Probleme liegen können und wie Sie diese mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz lösen. Falls Sie bestimmte Fragen zum Thema KI haben, schreiben Sie diese gerne an [email protected]. Wir werden versuchen diese mit einzubauen. Retrospektive 2021 & Perspektive 2022 Das Jahr 2021 neigt sich dem Ende und so auch diese Blogreihe. Wir blicken auf ein interessantes Jahr zurück, in dem wir KI-Experte Martin Schiele, Geschäftsführer der AI-UI GmbH, in vielen Gesprächsrunden „künstliche“ Löcher in den Bauch gefragt haben. Wir wollten das Thema Künstliche Intelligenz möglichst für jedermann greifbar und verständlich machen. Unternehmen, die in diesem Bereich noch kein fachliches Knowhow besitzen, sollten durch unsere Interviews einen einfachen Zugang zum KI-Thema erhalten. In insgesamt 11 Interviews haben wir den KI-Super-Hype, welcher ein…

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Beitragsbild_XI

fr-AI-day Blog Um das Thema Künstliche Intelligenz greifbarer zu machen, werden wir im Rahmen eines „fr-AI-day Blogs“ regelmäßig Experteninterviews mit Martin Schiele, Geschäftsführer der AI-UI GmbH führen. Er wird zu verschiedenen Schwerpunkten sprechen, Ihnen zeigen, wo Chancen aber auch Probleme liegen können und wie Sie diese mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz lösen. Falls Sie bestimmte Fragen zum Thema KI haben, schreiben Sie diese gerne an [email protected]. Wir werden versuchen diese mit einzubauen. Industrieroboter wieder im Einsatz Nachdem wir uns im letzten Blog mit der Anwendung einer Bilderkennung in der Robotik beschäftigt haben, wollen wir diesmal direkt in die Umsetzung einsteigen. Wir zeigen, wie Sie Ihre eigenen, bereits bestehenden Systeme via eines sogenannten Retrofit mit Künstlicher Intelligenz optimieren können. Auch für das heutige Blogvideo waren wir zu Besuch im Mehnert Lab in Erfurt. Mehnert Lab – Erfurt Das Mehnert Lab bringt Zusammenarbeit in die Industrie 4.0: In Zeiten der digitalen Transformation und permanenter Veränderungen in Märkten und Branchen werden Kooperation, Synergie und Wissensaustausch essentiell…

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