Bitcoin-Roboter und KI: Wie werden Roboter beim Handel mit Kryptowährungen eingesetzt?

Wer etwa plant, in Kryptowährungen zu investieren, der wird sich vermutlich schnell überfordert fühlen: Es gibt mehr als 4000 Kryptowährungen am Markt – in welche digitale Währungen sollte man also investieren? Ist es ratsam, in noch eher neue und unbekanntere Kryptowährungen zu investieren oder sollte nur Geld in die bekannten Klassiker – Bitcoin, Ether oder auch Litecoin – gepumpt werden?

Man kann aber nicht nur langfristig in verschiedene Kryptowährungen investieren, sondern auch mit der weiteren Preisentwicklung spekulieren und darauf setzen, ob die Preise der einen oder anderen Kryptowährung nach oben oder nach unten gehen. Da der Kryptomarkt sehr volatil ist, kann man hier auch mit geringeren Summen hohe Gewinne erzielen.

Aber die Volatilität ist Fluch und Segen zugleich. Und wer sich schon mit dem Kryptomarkt befasst hat, der weiß, Vorhersagen müssen nicht immer zutreffen.

Trading Bots als Unterstützung: Kann das überhaupt funktionieren?

Dass das Trading mit Kryptowährungen enorm zeitaufwendig ist, mag kein Geheimnis sein. Denn letztlich muss man den Markt und seine Entwicklungen beobachten, analysieren und dann die entsprechenden Positionen eröffnen und wieder schließen. Und da der Markt 24 Stunden am Tag geöffnet ist, gibt es hier am Ende keine Verschnaufpause für den Trader, wenn er keinen Trend verpassen möchte.

Getradet werden kann über einen Broker, der Kryptowährungen im Sortiment hat. Man kann aber auch mit einem automatisierten Trading Bot arbeiten und diesem die Aufgabe übertragen, mit Kryptowährungen zu spekulieren. Aber worauf ist zu achten, wenn man plant, die Dienste eines automatisierten Trading Bots in Anspruch nehmen zu wollen? Kann wirklich dem Trading Bot zu 100 Prozent das Vertrauen geschenkt werden oder ist es besser, hier stets einen kontrollierenden Blick auf die Entscheidungen zu werfen?

Anbieter miteinander vergleichen

Es gibt viele automatische Trading Roboter, sodass man im Vorfeld einen Vergleich der verschiedenen Anbieter anstellen sollte. Dabei geht es zuerst um die Seriosität. Gibt es Hinweise, die darauf schließen lassen, dass der Anbieter unseriös ist? Hilfreich sind hier mitunter Test- oder auch Erfahrungsberichte, die im Internet zu finden sind. Des Weiteren geht es um die Gebühren und um die Trefferquote. Denn wer mit automatisierten Trading Bots arbeitet, der will, dass diese natürlich richtig liegen und man sodann in die Gewinnzone kommt.

Doch man muss vorsichtig sein: Wer mit einem Trading Bot arbeitet, der muss im Vorfeld selbst ein paar Einstellungen vornehmen – stellt man fest, dass man nicht in die Gewinnzone kommt, so sollte man mitunter auch die Einstellungen verändern. Wobei anzumerken ist, dass es auch über einen Trading Bot keine Gewinngarantie gibt.

Volatilität: Fluch und Segen, Chance und Risiko

Beobachtet man den Kryptomarkt, so wird man relativ schnell zu dem Ergebnis kommen, dass es hier immer wieder steil nach oben wie nach unten gehen kann. Wer hat sich nicht schon einmal gedacht, hätte man bloß zum richtigen Zeitpunkt investiert, dann wäre man jetzt alle finanzielle Sorgen los. Aber man zögert, lässt sich vom Bauchgefühl beeinflussen – und genau das ist die Stärke der Trading Bots.

Denn der automatisierte Trading Bot analysiert den Markt, erkennt Trends und eröffnet dann Positionen, die geschlossen werden, wenn die Analysen zu dem Ergebnis kommen, dass es wieder in die andere Richtung geht. Basierend auf bestimmte Algorithmen, erkennen die Systeme, wann der richtige Zeitpunkt zum ein- bzw. aussteigen ist. Doch die Betreiber der Plattformen halten sich bedeckt: Gearbeitet wird zwar mit KI, aber wie am Ende die Berechnungen durchgeführt werden, das bleibt das Geheimnis der im Hintergrund agierenden Köpfe.

Letztlich muss man jedoch anmerken, dass mit Trading Bots nur mit Blick auf kurzfristige Preisbewegungen spekuliert werden kann. Wer plant, langfristig zu investieren, muss selbst aktiv werden.

Sollte man auch langfristig investieren?

Aber lohnt sich ein langfristiges Investment in Kryptowährungen oder sollte man nur mit den Trading Bots arbeiten? Wer sich mit den langfristigen Prognosen befasst, ist gut beraten, auch einen Teil des Ersparten direkt zu investieren. Viele Experten sind überzeugt, der Kryptomarkt wird mit den Jahren an Stärke gewinnen, sodass das automatisch zu Gewinnen führen kann.

KI begreifen: Schulklassen in NRW programmieren Künstliche Neuronale Netze mit Open Roberta

Einen Blick in die »Blackbox« werfen und Künstliche Intelligenz (KI) selbst programmieren – das ermöglichen das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, das Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen, die Universität zu Köln und die InterScience-Akademie für Algorithmik. Nach der Einführung des Pflichtfachs Informatik zum Schuljahr 2021/22 in NRW hat auch KI einen festen Platz im Unterricht für die Sekundarstufe I in den Klassen 5 und 6. In dem Zuge können die Schüler*innen in NRW, aber auch darüber hinaus, auf der Fraunhofer-Programmierplattform »Open Roberta Lab« künftig Künstliche Neuronale Netze selbst programmieren und testen. Ab Sommer 2022 bietet das Fraunhofer IAIS jungen Menschen weltweit einen einmaligen Zugang zur KI.

Künstliche Intelligenz ist eines der bedeutendsten und zugleich kritischsten Zukunftsthemen. Sie findet schon heute in zahlreichen Bereichen unseres Alltags Anwendung, zum Beispiel bei Gesichtserkennung, automatischer ‎Textergänzung, Sprachassistenten, personalisierter Werbung, ‎Übersetzungsprogrammen und Gesundheits-Apps. Um den Schülerinnen und Schülern einen praxisnahen Einstieg in diese Thematik zu erleichtern, fördert das Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen die Entwicklung von KI-Lerninhalten und Materialien im Rahmen des Projekts »KI-Algorithmen im Informatikunterricht« seit September 2021.

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Das Fraunhofer IAIS hat erstmals Künstliche Neuronale Netze auf seiner Programmierplattform Open Roberta integriert.

Mit dieser Unterstützung hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS erstmals Künstliche Neuronale Netze auf seiner Programmierplattform Open Roberta integriert. In dem Projekt arbeiten Fraunhofer und die Universität zu Köln zusammen, um die Schulen bei der Unterrichtsentwicklung im Bereich der KI zu unterstützen. Initiator des Projekts ist Prof. Dr. Ulrich Trottenberg, der die Projektpartner ehrenamtlich unterstützt.

Staatssekretär Mathias Richter vom Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen: »Vor dem Hintergrund der rasant steigenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Lebens- und Arbeitswelt ist es dringend geboten, möglichst früh Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen aufzubauen. Wir wollen es unseren Schülerinnen und Schülern ermöglichen, ihre eigene Zukunft mitzugestalten, denn die Auswirkungen von KI machen sich zunehmend bemerkbar. Ich danke allen am Projekt Beteiligten herzlich für ihre Unterstützung zur Stärkung der informatischen Bildung in Nordrhein-Westfalen insbesondere im Bereich der KI.«

Künstliche Intelligenz erhält einen festen Platz im Informatikunterricht

KI wird oft als komplexe Technologie wahrgenommen, die nur von Fachleuten verstanden und gestaltet werden kann. Dabei können Kompetenzen in diesem Teilgebiet der Informatik schon in der Schule altersangemessen vermittelt werden. Deshalb hat seit der Einführung des Pflichtfachs Informatik in Klasse 5/6 aller weiterführenden Schulen zum Schuljahr 2021/22 in NRW auch der Bereich Künstliche Intelligenz einen festen Platz im Informatikunterricht. Hier werden unter anderem Anwendungsbeispiele von KI aus der Lebenswelt der Schülerinnen und Schüler thematisiert sowie Grundprinzipien des Maschinellen Lernens altersgerecht vermittelt.

Im Rahmen des Projekts wird die bereits weit verbreitete Open-Source-Programmierumgebung Open Roberta Lab des Fraunhofer IAIS insbesondere um die Integration Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) erweitert, um KI-Algorithmen durch grafische Programmierung intuitiv erleb- und verstehbar zu machen. Ziel ist es, dass Schülerinnen und Schüler ab den Klassen 5 und 6 verstehen, was ein Künstliches Neuronales Netz ist, wie es funktioniert und wie sie selbst ein KNN programmieren können, welches zum Beispiel einem Roboter ermöglicht, sich selbstständig in seiner Umwelt zu bewegen. Dabei steht im Vordergrund, dass die grundlegenden Prinzipien eines KNN verstanden und selbst umgesetzt werden können.

Praxisnaher Blick in die »Blackbox«

Thorsten Leimbach, Leiter der Roberta-Initiative und des Geschäftsfelds Smart Coding and Learning am Fraunhofer IAIS: »Üblicherweise wird KI – wenn überhaupt – in der Schule als eine Art Blackbox-Anwendung behandelt. Als eines der führenden Wissenschaftsinstitute auf den Gebieten KI und Maschinelles Lernen freuen wir uns, gemeinsam mit dem Schulministerium NRW und unseren Projektpartnern einen praxisnahen Blick in diese Box zu ermöglichen. Künstliche Neuronale Netze werden zu einem begreifbaren Element, das Schülerinnen und Schüler selbst programmieren können. Sie nähern sich so den Themen Maschinelles Lernen und KI auf innovative Weise.«

Neben dem Fraunhofer IAIS ist das Institut für Mathematikdidaktik (IMD) unter Leitung von Prof. Dr. Inge Schwank am Projekt beteiligt. Das IMD widmet sich der Frage, wie die KI-Thematik für alle Schulformen aufbereitet werden kann. Weiterhin beteiligt sind das Department Mathematik/Informatik (DMI) der Universität zu Köln sowie die InterScience-Akademie für Algorithmik (ISAFA), die das Projekt initiiert hat und ehrenamtlich unterstützt.

Die KNN-Integration als Bestandteil des Open Roberta Labs soll ab Sommer 2022 für alle Schulen und Interessierte weltweit unter https://lab.open-roberta.org verfügbar sein. Lehrkräfte und weitere Messebesucher*innen können auf der didacta 2022 (am Mittwoch und Samstag) am Stand des Schulministeriums NRW bereits einen ersten Einblick erhalten.

Block-based Editor: Create Vision Apps without programming knowledge

New IDS NXT software release themed “App your camera!”

The current software release 2.6 for the AI vision system IDS NXT focuses primarily on simplifying app creation. The initial phase in development is often one of the greatest challenges in the realisation of a project. With the help of the new Application Assistant in IDS NXT lighthouse, users configure a complete vision app under guidance in just a few steps, which they can then run directly on an IDS NXT camera. With the Block-based Editor, which is also new, users can configure their own program sequences with AI image processing functions, such as object recognition or classification, without any programming knowledge. Users create simple sequences in a few minutes with this visual code editor without having to know the syntax of a specific programming language.

With the Use Case Assistant, IDS supports users in creating Vision App projects. They simply select the use case that fits their project. With queries and tips, the assistant guides them through the process of creating the Vision App project and creates the code, just like in an interview. It links existing training projects with the vision app project or creates new training projects and data sets in IDS NXT lighthouse if required.

With the combinable blocks and the intuitive user interface of the Block-based Editor, anyone can realise their own projects using AI-based image processing (such as object detection or classification) as an individual vision app without having to know the syntax of a specific programming language. Using the predefined blocks of the code editor, users build their vision app graphically, including processes such as loops and conditional statements. How this works is demonstrated, for example, in the IDS Vision Channel (www.ids-vision-channel.tech). The session “Build AI vision apps without coding – xciting new easyness” is available for viewing as a recording.

IDS NXT is a comprehensive system with a wide range of workflows and tools for realising your own AI vision applications. The intelligent IDS NXT cameras can process tasks “OnDevice” and deliver image processing results themselves. The tasks of the cameras are determined by apps that are uploaded to the cameras and executed there. Their functionality can thus be changed at any time. This is supported by software such as IDS NXT lighthouse, with which users can not only train neural networks, but now also create their own vision apps. The system offers both beginners and professionals enormous scope for designing AI vision apps.
Learn more: www.ids-nxt.com

Large laundry

Intelligent robotics for laundries closes automation gap

The textile and garment industry is facing major challenges with current supply chain and energy issues. The future recovery is also threatened by factors that hinder production, such as labour and equipment shortages, which put them under additional pressure. The competitiveness of the industry, especially in a global context, depends on how affected companies respond to these framework conditions. One solution is to move the production of clothing back to Europe in an economically viable way. Shorter transport routes and the associated significant savings in transport costs and greenhouse gases speak in favour of this. On the other hand, the related higher wage costs and the prevailing shortage of skilled workers in this country must be compensated. The latter requires further automation of textile processing. The German deep-tech start-up sewts GmbH from Munich has focused on the great potential that lies in this task. It develops solutions with the help of which robots – similar to humans – anticipate how a textile will behave and adapt their movement accordingly.

The German deep-tech start-up sewts GmbH from Munich has focused on the great potential that lies in this task. It develops solutions with the help of which robots – similar to humans – anticipate how a textile will behave and adapt their movement accordingly. In the first step, sewts has set its sights on an application for large industrial laundries. With a system that uses both 2D and 3D cameras from IDS Imaging Development Systems GmbH, the young entrepreneurs are automating one of the last remaining manual steps in large-scale industrial laundries, the unfolding process. Although 90% of the process steps in industrial washing are already automated, the remaining manual operations account for 30% of labour costs. The potential savings through automation are therefore enormous at this point.

Application

It is true that industrial laundries already operate in a highly automated environment to handle the large volumes of laundry. Among other things, the folding of laundry is done by machines. However, each of these machines usually requires an employee to manually spread out the laundry and feed it without creases. This monotonous and strenuous loading of the folding machines has a disproportionate effect on personnel costs. In addition, qualified workforce is difficult to find, which often has an impact on the capacity utilisation and thus the profitability of industrial laundries. The seasonal nature of the business also requires a high degree of flexibility. sewts makes IDS cameras the image processing components of a new type of intelligent system whose technology can now be used to automate individual steps, such as sorting dirty textiles or inserting laundry into folding machines.

“The particular challenge here is the malleability of the textiles,” explains Tim Doerks, co-founder and CTO. While the automation of the processing of solid materials, such as metals, is comparatively unproblematic with the help of robotics and AI solutions, available software solutions and conventional image processing often still have their limits when it comes to easily deformable materials. Accordingly, commercially available robots and gripping systems have so far only been able to perform such simple operations as gripping a towel or piece of clothing inadequately. But the sewts system

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Potenziale KI-gestützter Robotik für die Industrie

Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie und birgt enormes wirtschaftliches Potenzial. Doch ein Blick in deutsche Produktionshallen zeigt noch ein anderes Bild: Lediglich 6,8 Prozent der Unternehmen aus den Bereichen Maschinenbau und Elektrotechnik setzen KI-Technologien ein (Stand 2019). Dabei birgt KI gerade für das produzierende Gewerbe zahlreiche Potenziale.

Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff, der den Ansatz beschreibt, mit Maschinen Probleme zu lösen und menschliche Intelligenz zu imitieren. Dabei spielt insbesondere ein Teilbereich, das Machine Learning (Maschinelles Lernen), in Unternehmen und Produktionen eine entscheidende Rolle. Machine Learning bedeutet, dass ein System aus Beispielen lernt und diese nach der Lernphase verallgemeinern kann.

In der Produktion kommt Machine Learning beispielsweise im Bereich Predictive Analytics zum Einsatz. Dort wird KI als Teil von Vorhersagemodellen zur Überwachung und Wartung von Produktionsanlagen eingesetzt, um frühzeitig auf kritische Zustände reagieren zu können.

Auch das Wissensmanagement greift für die Auswertung von internen Informationen und Daten auf Machine Learning zurück. Daten von Fertigungslinien, Lieferketten, aber auch von einzelnen Produkten werden für Unternehmensprozesse, die Produktentwicklung und neue Geschäftsmodelle ausgewertet. Ohne den Einsatz von KI wäre eine Analyse aufgrund der schieren Datenmenge nicht möglich.

Mit KI und Robotik Handarbeitsplätze automatisieren

Machine Learning, häufig in Kombination mit Machine Vision, kommt auch in den Bereichen Robotik und Automatisierung, Sensorik und bei fahrerlosen Transportsystemen zum Einsatz. Für die Fertigung ist dabei das Zusammenspiel von KI und Robotik ein wichtiger Schlüssel für die Zukunft.

KI-Produkte, wie beispielsweise Robotersteuerungen, ermöglichen es unter anderem, Handarbeitsplätze zu automatisieren. Ein nicht zu vernachlässigender Vorteil, denn Arbeitskräfte sind rar und der Mangel verschärft sich in den Jahren weiter, wie der Deutsche Industrie- und Handelskammertag (DIHK) prognostiziert. Übernehmen Roboter auch Aufgaben, für die es bisher die Flexibilität eines Menschen brauchte, sorgt das für die Entlastung der Stammbelegschaft, eine Auslastung der Maschinen und sichert auf lange Sicht die Wettbewerbsfähigkeit.

Robuster Umgang mit Varianzen

KI-Steuerungen wie MIRAI von Micropsi Industries ergänzen die native Steuerung eines Roboters. Der Roboter erhält dank einer Kamera und einem neuronalen Netzwerk die Auge-Hand-Koordination und eine vergleichbare Flexibilität wie ein Mensch. Ein solches intelligentes Robotersystem lernt bei neuen Aufgaben, bei anders geformten oder positionierten Werkteilen oder bei vergleichbaren Varianzen schnell, was es zu tun hat und passt bei Bedarf seine Bewegungen in Echtzeit eigenständig an. Ob es sich um das Picken einzelner Teile, Zustellbewegungen oder Fügen und Verfolgen handelt: Zahlreiche Tätigkeiten sind mit einer einzigen kleinen Kamera am Roboter-Handgelenk umsetzbar.

Diese Fähigkeiten lassen sich mit MIRAI durch menschliche Demonstration trainieren. Weder KI- noch Programmierkenntnisse sind erforderlich. Das Know-how bleibt selbst ohne KI-Fachkräfte im Unternehmen. Dem Roboter muss dafür das Ziel einige Male in typisch vorkommenden Varianzen mit der Kamera gezeigt werden. Die KI verallgemeinert im Anschluss die gezeigten Daten. Ein solches System kann in wenigen Stunden trainiert und sogar neu trainiert werden. Selbst eine Fertigung im High Mix-/Low-Volume lässt sich so rentabel automatisieren. Was intelligente Robotiklösungen bereits in der Praxis leisten, zeigen die folgenden Beispiele.

Intelligentes Handling-System bei ZF

Der Technologiekonzern ZF stand vor der Herausforderung, die Werkstückzufuhr einer großvolumigen Frässtation, in der Zahnräder produziert werden, zu automatisieren. Im Werkprozess werden Metallringe aus einer Kiste entnommen und auf ein Förderband gelegt, um später in die Produktion der Zahnräder einzufließen. Die Schwierigkeit: Der Produktionsschritt ist sehr variantenreich, da sich die Ringe in der angelieferten Gitterbox verschieben und dadurch zufällig angeordnet sind. Auch Platzierung und Form der Box variieren. Wechselnde Lichtverhältnisse stellen eine zusätzliche Herausforderung dar. Außerdem ist die Oberfläche der Ringe metallisch glänzend, teilweise ölverschmiert oder korrodiert, was eine klassische Automatisierung unmöglich machte.

Heute ist die KI-Steuerung MIRAI und ein Cobot vom Modell UR10e bei ZF in einer automatisierten Werkstückaufnahme im Einsatz. Mit seiner eigenen Steuerung bringt der Cobot sich über den Ringen in der Kiste in Position. Nun übernimmt das MIRAI-System die Kontrolle: Es bewegt den Roboter selbstständig zum nächsten Ring und bringt den Greifer in die korrekte dreidimensionale Greifposition. Danach übernimmt der UR10e wieder, nimmt den Ring auf und bewegt ihn zum Ablegen auf das Förderband. Das komplette Einrichten des Roboters dauerte lediglich wenige Tage – MIRAI löste in kürzester Zeit ein lang bestehendes Problem.

BSH sucht mit KI nach Kältemittellecks

An ihrem spanischen Standort stellt die BSH Hausgeräte GmbH Kühl- und Gefrierschränke her. Im Herstellungsprozess muss das Unternehmen die Kupferrohrleitungen der Kühlschränke auf Leckagen testen. Für die sogenannte Dichtheitsprüfung wird eine Schnüffelsonde entlang der Kupferrohrleitungen und Kompressoren geführt, um Lötstellen auf austretendes Gas und Kältemittel zu prüfen. Das Besondere: Jede Rückseite der hergestellten Kühlschränke ist einzigartig, was Position, Farbe und Form der Lötpunkte angeht. Für einen herkömmlichen Roboter sind solche Varianzen ein unüberwindbares Hindernis. Der monotone Prüfprozess blieb dem Menschen vorbehalten – bis jetzt.

Den Prüfprozess übernimmt bei BSH nun eine Robotik-Komplettlösung den Prüfprozess. Dank der integrierten Robotersteuerung MIRAI ist es dem Roboter möglich, alle zu prüfenden Lötstellen verlässlich zu identifizieren und die Schnüffelsonde millimetergenau heranzuführen – unabhängig von Position, Form oder Farbe. Das System reagiert in Echtzeit auf seine Umwelt und handhabt selbst unvorhergesehene Abweichungen präzise. Die Roboterfähigkeiten wurden von Mitarbeitenden bei BSH durch menschliche Demonstration in nur wenigen Stunden trainiert. Weder Programmier- noch KI-Kenntnisse waren erforderlich. BSH konnte mit der Automatisierungslösung die laufenden Betriebskosten senken und Wartungen und Fehlerbehebungen reduzieren.

Neue Technologien als Wettbewerbsvorteil

Die Beispiele zeigen, dass Unternehmen mit KI sehr viel bewirken können: KI ermöglicht mehr Flexibilität, Unabhängigkeit, Effizienz und nicht zuletzt Resilienz. Nicht unwichtig in Zeiten wie diesen. Neue Technologien sollte dabei als Türöffner zu mehr Automatisierung verstanden werden. Leistungen, die bislang von Menschen oder Maschinen erbracht wurden, können nun von einer Software geliefert werden. Das ist nicht nur vorteilhaft beim drastisch zunehmenden Arbeitskräftemangel. Es erhöht auch die Flexibilität, Nachvollziehbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsprozessen und verschafft einen dauerhaften Wettbewerbsvorsprung.

Weitere Informationen unter: https://bit.ly/MicropsiIndustries

Robots as helpers in the lettuce harvest

Robot solution for automating the lettuce harvest

Lettuce is a valuable crop in Europe and the USA. But labor shortages make it difficult to harvest this valuable field vegetable, as sourcing sufficient seasonal labor to meet harvesting commitments is one of the sector’s biggest challenges. Moreover, with wage inflation rising faster than producer prices, margins are very tight. In England, agricultural technology and machinery experts are working with IDS Imaging Development Systems GmbH (Obersulm, Germany) to develop a robotic solution to automate lettuce harvesting.

Robot solution for automating the lettuce harvest

The team is working on a project funded by Innovate UK and includes experts from the Grimme agricultural machinery factory, the Agri-EPI Centre (Edinburgh UK), Harper Adams University (Newport UK), the Centre for Machine Vision at the University of the West of England (Bristol) and two of the UK’s largest salad producers, G’s Fresh and PDM Produce.

Within the project, existing leek harvesting machinery is adapted to lift the lettuce clear from the ground and grip it in between pinch belts. The lettuce’s outer, or ‘wrapper’, leaves will be mechanically removed to expose the stem. Machine vision and artificial intelligence are then used to identify a precise cut point on the stem to to neatly separate the head of lettuce.

“The cutting process of an iceberg is the most technically complicated step in the process to automate, according to teammates from G subsidiary Salad Harvesting Services Ltd.”, explains IDS Product Sales Specialist Rob Webb. “The prototype harvesting robot being built incorporates a GigE Vision camera from the uEye FA family. It is considered to be particularly robust and is therefore ideally suited to demanding environments. “As this is an outdoor application, a housing with IP65/67 protection is required here”, Rob Webb points out.

GV-5280FA

The choice fell on the GV-5280FA-C-HQ model with the compact 2/3″ global shutter CMOS sensor IMX264 from Sony. “The sensor was chosen mainly because of its versatility. We don’t need full resolution for AI processing, so sensitivity can be increased by binning. The larger sensor format means that wide-angle optics are not needed either”, Rob Webb summarized the requirements. In the application, the CMOS sensor convinces with excellent image quality, light sensitivity and exceptionally high dynamic range and delivers almost noise-free, very high-contrast 5 MP images in 5:4 format at 22 fps – even in applications with fluctuating light conditions. The extensive range of accessories, such as lens tubes and trailing cables, is just as tough as the camera housing and the screwable connectors (8-pin M12 connector with X-coding and 8-pin Binder connector). Another advantage: camera-internal functions such as pixel pre-processing, LUT or gamma reduce the required computer power to a minimum.

The prototype of the robotic mower will be used for field trials in England towards the end of the 2021 season.

“We are delighted to be involved in the project and look forward to seeing the results. We are convinced of its potential to automate and increase the efficiency of the lettuce harvest, not only in terms of compensating for the lack of seasonal workers”, affirms Jan Hartmann, Managing Director of IDS Imaging Development Systems GmbH.

Prototype lettuce harvesting robot of Agri-Epicentre (UK)

The challenges facing the agricultural sector are indeed complex. According to a forecast by the United Nations Food and Agriculture Organization (FAO), agricultural productivity will have to increase by almost 50 percent by 2050 compared to 2012 due to the dramatic increase in population. Such a yield expectation means an enormous challenge for the agricultural industry, which is still in its infancy in terms of digitalization compared to other sectors and is already under high pressure to innovate in view of climatic changes and labor shortages. The agriculture of the future is based on networked devices and automation. Cameras are an important building block, and artificial intelligence is a central technology here. Smart applications such as harvesting robots can make a significant contribution to this.

Further development of IDS NXT ocean: focus on user-friendliness and AI transparency

All-in-one embedded vision platform with new tools and functions

(PresseBox) (ObersulmAt IDS, image processing with artificial intelligence does not just mean that AI runs directly on cameras and users also have enormous design options through vision apps. Rather, with the IDS NXT ocean embedded vision platform, customers receive all the necessary, coordinated tools and workflows to realise their own AI vision applications without prior knowledge and to run them directly on the IDS NXT industrial cameras. Now follows the next free software update for the AI package. In addition to the topic of user-friendliness, the focus is also on making artificial intelligence clear and comprehensible for the user.

An all-in-one system such as IDS NXT ocean, which has integrated computing power and artificial intelligence thanks to the “deep ocean core” developed by IDS, is ideally suited for entry into AI Vision. It requires no prior knowledge of deep learning or camera programming. The current software update makes setting up, deploying and controlling the intelligent cameras in the IDS NXT cockpit even easier. For this purpose, among other things, an ROI editor is integrated with which users can freely draw the image areas to be evaluated and configure, save and reuse them as custom grids with many parameters. In addition, the new tools Attention Maps and Confusion Matrix illustrate how the AI works in the cameras and what decisions it makes. This helps to clarify the process and enables the user to evaluate the quality of a trained neural network and to improve it through targeted retraining. Data security also plays an important role in the industrial use of artificial intelligence. As of the current update, communication between IDS NXT cameras and system components can therefore be encrypted via HTTPS.

Just get started with the IDS NXT ocean Creative Kit

Anyone who wants to test the industrial-grade embedded vision platform IDS NXT ocean and evaluate its potential for their own applications should take a look at the IDS NXT ocean Creative Kit. It provides customers with all the components they need to create, train and run a neural network. In addition to an IDS NXT industrial camera with 1.6 MP Sony sensor, lens, cable and tripod adapter, the package includes six months’ access to the AI training software IDS NXT lighthouse. Currently, IDS is offering the set in a special promotion at particularly favourable conditions. Promotion page: https://en.ids-imaging.com/ids-nxt-ocean-creative-kit.html.

Learn more: www.ids-nxt.com

Weiterentwicklung von IDS NXT ocean: Fokus auf Benutzerfreundlichkeit und KI-Transparenz

All-in-One Embedded Vision Plattform mit neuen Werkzeugen und Funktionen

(PresseBox) (ObersulmBei IDS bedeutet Bildverarbeitung mit künstlicher Intelligenz nicht nur, dass die KI direkt auf Kameras läuft und Anwender zusätzlich enorme Gestaltungsmöglichkeiten durch Vision Apps haben. Kunden erhalten mit der Embedded-Vision-Plattform IDS NXT ocean vielmehr alle erforderlichen, aufeinander abgestimmten Tools und Workflows, um eigene KI-Vision-Anwendungen ohne Vorwissen zu realisieren und direkt auf den IDS NXT Industriekameras auszuführen. Jetzt folgt das nächste kostenlose Softwareupdate für das KI-Paket. Im Fokus steht neben dem Thema Benutzerfreundlichkeit auch der Anspruch, die künstliche Intelligenz für den Anwender anschaulich und nachvollziehbar zu machen.

Ein All-in-One System wie IDS NXT ocean, das durch den von IDS entwickelten „deep ocean core“ über integrierte Rechenleistung und künstliche Intelligenz verfügt, eignet sich bestens für den Einstieg in AI Vision. Es erfordert weder Vorkenntnisse in Deep Learning noch in der Kameraprogrammierung. Das aktuelle Softwareupdate macht die Einrichtung, Inbetriebnahme und Steuerung der intelligenten Kameras im IDS NXT cockpit noch einfacher. Hierzu wird unter anderem ein ROI-Editor integriert, mit dem Anwender die auszuwertenden Bildbereiche frei zeichnen und als beliebige Raster mit vielen Parametern konfigurieren, speichern und wiederverwenden können. Darüber hinaus veranschaulichen die neuen Werkzeuge Attention Maps und Confusion Matrix, wie die KI in den Kameras arbeitet und welche Entscheidungen sie trifft. Das macht sie transparenter und hilft dem Anwender, die Qualität eines trainierten neuronalen Netzes zu bewerten und durch gezieltes Nachtraining zu verbessern. Beim industriellen Einsatz von künstlicher Intelligenz spielt auch Datensicherheit eine wichtige Rolle. Ab dem aktuellen Update lässt sich die Kommunikation zwischen IDS NXT Kameras und Anlagenkomponenten deshalb per HTTPS verschlüsseln. 

Einfach loslegen mit dem IDS NXT ocean Creative Kit

Wer die industrietaugliche Embedded-Vision-Plattform IDS NXT ocean testen und das Potenzial für die eigenen Anwendungen evaluieren möchte, sollte einen Blick auf das IDS NXT ocean Creative Kit werfen. Kunden erhalten damit alle Komponenten, die sie für die Erstellung, das Trainieren und das Ausführen eines neuronalen Netzes benötigen. Neben einer IDS NXT Industriekamera mit 1,6 MP Sony Sensor, Objektiv, Kabel und Stativadapter enthält das Paket u.a. einen sechsmonatigen Zugang zur KI-Trainingssoftware IDS NXT lighthouse. Aktuell bietet IDS das Set in einer Sonderaktion zu besonders günstigen Konditionen an. Aktionsseite: https://de.ids-imaging.com/ids-nxt-ocean-creative-kit.html.

Weitere Informationen: www.ids-nxt.de

JetMax: The AI Vision Robotic Arm for Endless Creativity

The true AI vision robotic arm powered by Jetson Nano is affordable and open-source, making your AI creativity into reality.

In recent years, there are more makers, students, enthusiasts, and engineers learning artificial intelligence technology, and many interesting AI projects are being developed as well. Hiwonder brings the power of AI to robot, build a true AI robotic arm — JetMax, to enhance the AI and robotic learning experience for everyone.

JetMax featurs Deep Learning and Computer Vision abilities. It is equipped with Jetson Nano and HD Wide Angle camera, which enables it to interact with the perceived environment efficiently. It empowers you to skillfully make your AI creativity into reality.

Being an AI Vision Robotic Arm, JetMax not only features AI vision but has a clever brain as well. Supporting you in learning coding, researching AI robotics applications, and bringing your AI ideas to life. It can be your helping hand in a lab, university, or workshop.

  • Powered by NVIDIA Jetson Nano

The open-source JetMax robot arm is powered by Jetson Nano, featuring deep learning, computer vision and more. Jetson Nano has the performance needed to power modern AI workloads to enable JetMax robot arm with advanced AI capabilities.

  • Supports multiple types of EoAT (End-of-Arm Tooling)

Supporting multiple types of end-of-arm tooling such as grippers, suction cup, pen holder, electromagnet etc, JetMax provides you with many ways of creative design applications.

  • Open-Source

JetMax is an open platform hardware product. We contribute numerous project source and AI tutorials. Additionally, the API interface is completely opened for customization and supports, such as Python, C++ and JAVA languages

KI ist mehr als nur ein Modell: Vier Schritte zum vollständigen Workflow-Erfolg

ngenieur*innen sind zunehmend bestrebt, KI erfolgreich in Projekte und Anwendungen zu integrieren, während sie versuchen, ihre eigene KI-Lernkurve zu meistern. Allerdings werden viele KI-Projekte nach wenig vielversprechenden Ergebnissen wieder verworfen. Woran liegt das? Johanna Pingel, Product Marketing Manager bei MathWorks, erläutert, warum es für Ingenieur*innen wichtig ist, sich auf den gesamten KI-Workflow zu konzentrieren und nicht nur auf die Modellentwicklung:

Ingenieur*innen, die Machine Learning und Deep Learning einsetzen, erwarten oft, dass sie einen großen Teil ihrer Zeit mit der Entwicklung und Feinabstimmung von KI-Modellen verbringen. Die Modellierung ist zwar ein wichtiger Schritt im Workflow, aber das Modell ist nicht alleiniges Ziel. Das Schlüsselelement für den Erfolg bei der praktischen KI-Implementierung ist das frühzeitige Aufdecken von Problemen. Außerdem ist es wichtig zu wissen, auf welche Aspekte des Workflows man Zeit und Ressourcen konzentrieren sollte, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Das sind nicht immer die offensichtlichsten Schritte.

Der KI-gesteuerte Workflow

Es lassen sich vier Schritte in einem KI-gesteuerten Workflow differenzieren, wobei jeder Schritt seine eigene Rolle bei der erfolgreichen Implementierung von KI in einem Projekt spielt.
 

Schritt 1: Datenaufbereitung

Die Datenaufbereitung ist wohl der wichtigste Schritt im KI-Workflow: Ohne robuste und genaue Daten zum Trainieren eines Modells sind Projekte rasch zum Scheitern verurteilt. Wenn Ingenieur*innen das Modell mit „schlechten” Daten füttern, werden sie keine aufschlussreichen Ergebnisse erhalten – und wahrscheinlich viele Stunden damit verbringen, herauszufinden, warum das Modell nicht funktioniert.

Um ein Modell zu trainieren, sollten Ingenieur*innen mit sauberen, gelabelten Daten beginnen, und zwar mit so vielen wie möglich. Dies kann einer der zeitaufwendigsten Schritte des Workflows sein. Wenn Deep Learning-Modelle nicht wie erwartet funktionieren, konzentrieren sich viele darauf, wie man das Modell verbessern kann – durch das Optimieren von Parametern, die Feinabstimmung des Modells und mehrere Trainingsiterationen. Doch noch viel wichtiger ist die Aufbereitung und das korrekte Labeln der Eingabedaten. Das darf nicht vernachlässigt werden, um sicherzustellen, dass Daten korrekt vom Modell verstanden werden können.
 

Schritt 2: KI-Modellierung

Sobald die Daten sauber und richtig gelabelt sind, kann zur Modellierungsphase des Workflows übergegangen werden. Hierbei werden die Daten als Input verwendet und das Modell lernt aus diesen Daten. Das Ziel einer erfolgreichen Modellierungsphase ist die Erstellung eines robusten, genauen Modells, das intelligente Entscheidungen auf Basis der Daten treffen kann. Dies ist auch der Punkt, an dem Deep Learning, Machine Learning oder eine Kombination davon in den Arbeitsablauf einfließt. Hier entscheiden die Ingenieur*innen, welche Methoden das präziseste und robusteste Ergebnis hervorbringt.

Die KI-Modellierung ist ein iterativer Schritt innerhalb des gesamten Workflows, und Ingenieur*innen müssen die Änderungen, die sie während dieses Schrittes am Modell vornehmen, nachverfolgen können. Die Nachverfolgung von Änderungen und die Aufzeichnung von Trainingsiterationen mit Tools wie dem Experiment Manager von MathWorks sind entscheidend, da sie helfen die Parameter zu erklären, die zum genauesten Modell führen und reproduzierbare Ergebnisse liefern.
 

Schritt 3: Simulation und Tests

Ingenieur*innen müssen beachten, dass KI-Elemente meistens nur ein kleiner Teil eines größeren Systems sind. Sie müssen in allen Szenarien im Zusammenspiel mit anderen Teilen des Endprodukts korrekt funktionieren, einschließlich anderer Sensoren und Algorithmen wie Steuerung, Signalverarbeitung und Sensorfusion. Ein Beispiel ist hier ein Szenario für automatisiertes Fahren: Dabei handelt es sich nicht nur um ein System zur Erkennung von Objekten (Fußgänger*innen, Autos, Stoppschilder), sondern dieses System muss mit anderen Systemen zur Lokalisierung, Wegplanung, Steuerung und weiteren integriert werden. Simulationen und Genauigkeitstests sind der Schlüssel, um sicherzustellen, dass das KI-Modell richtig funktioniert und alles gut mit anderen Systemen harmoniert, bevor ein Modell in der realen Welt eingesetzt wird.

Um diesen Grad an Genauigkeit und Robustheit vor dem Einsatz zu erreichen, müssen Ingenieur*innen validieren, dass das Modell in jeder Situation so reagiert, wie es soll. Sie sollten sich auch mit den Fragen befassen, wie exakt das Modell insgesamt ist und ob alle Randfälle abgedeckt sind. Durch den Einsatz von Werkzeugen wie Simulink können Ingenieur*innen überprüfen, ob das Modell für alle erwarteten Anwendungsfälle wie gewünscht funktioniert, und so kosten- und zeitintensive Überarbeitungen vermeiden.
 

Schritt 4: Einsatz

Ist das Modell reif für die Bereitstellung, folgt als nächster Schritt der Einsatz auf der Zielhardware – mit anderen Worten, die Bereitstellung des Modells in der endgültigen Sprache, in der es implementiert werden soll. Das erfordert in der Regel, dass die Entwicklungsingenieur*innen ein implementierungsbereites Modell nutzen, um es in die vorgesehene Hardwareumgebung einzupassen.

Die vorgesehene Hardwareumgebung kann vom Desktop über die Cloud bis hin zu FPGAs reichen. Mithilfe von flexiblen Werkzeugen wie MATLAB kann der endgültige Code für alle Szenarien generiert werden. Das bietet Ingenieur*innen den Spielraum, ihr Modell in einer Vielzahl von Umgebungen einzusetzen, ohne den ursprünglichen Code neu schreiben zu müssen. Das Deployment eines Modells direkt auf einer GPU kann hier als Beispiel dienen: Die automatische Codegenerierung eliminiert Codierungsfehler, die durch eine manuelle Übersetzung entstehen könnten, und liefert hochoptimierten CUDA-Code, der effizient auf der GPU läuft.

Gemeinsam stärker

Ingenieur*innen müssen keine Datenwissenschaftler*innen oder gar KI-Expert*innen werden, um mit KI erfolgreich zu sein. Mit Werkzeugen für die Datenaufbereitung, Anwendungen zur Integration von KI in ihre Arbeitsabläufe und mit verfügbaren Expert*innen, die Fragen zur KI-Integration beantworten, können sie KI-Modelle auf Erfolgskurs bringen. In jedem dieser Schritte im Workflow haben Ingenieur*innen die Möglichkeit, flexibel ihr eigenes Domänenwissen einzubringen. Dies ist eine wichtige Basis, auf der sie mit den richtigen Ressourcen aufbauen und die sie durch KI ergänzen können.

Über MathWorks

MathWorks ist der führende Entwickler von Software für mathematische Berechnungen. MATLAB, die Programmiersprache für Ingenieurwesen und Wissenschaft, ist eine Programmierumgebung für die Algorithmen-Entwicklung, Analyse und Visualisierung von Daten sowie für numerische Berechnungen. Simulink ist eine Blockdiagramm-basierte Entwicklungsumgebung für die Simulation und das Model-Based Design von technischen Mehrdomänen-Systemen und Embedded Systemen. Ingenieure und Wissenschaftler weltweit setzen diese Produktfamilien ein, um die Forschung sowie Innovationen und Entwicklungen in der Automobilindustrie, der Luft- und Raumfahrt, der Elektronik, dem Finanzwesen, der Biotechnologie und weiteren Industriezweigen zu beschleunigen. MATLAB und Simulink sind zudem an Universitäten und Forschungsinstituten weltweit wichtige Lehr- und Forschungswerkzeuge. MathWorks wurde 1984 gegründet und beschäftigt mehr als 5000 Mitarbeiter in 16 Ländern. Der Hauptsitz des Unternehmens ist Natick, Massachusetts, in den USA. Lokale Niederlassungen in der D-A-CH-Region befinden sich in Aachen, München, Paderborn, Stuttgart und Bern. Weitere Informationen finden Sie unter mathworks.com.