Sordi.ai
Sordi.ai (Eigenschreibweise SORDI.ai), auch Sordi genannt, (englisch Synthetic Object Recognition Dataset for Industries) ist der größte synthetische Datensatz für das Training von Künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld (Stand: 2023).[1][2][3] Der KI-Datensatz umfasst mehr als 1.000.000 Bilder mit Relevanz für den Automobilbau und die Logistik.[2][3]
Datensatz
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Der Datensatz wurde erstmals in 2022[2] als Open Source publiziert.[4] Sordi wurde von BMW zusammen mit Microsoft, Nvidia und Idealworks entwickelt.[2] Durch Sordi soll das Training von KI-Modellen für Industrieanwendungen sowie die Entwicklung intelligenter und autonomer Systeme vereinfacht und beschleunigt werden.[5][6] Der Datensatz kommt hauptsächlich in der Qualitätssicherung und der Produktion zum Einsatz.[7]
Die in Sordi bereitgestellten Daten wurden mittels Nvidia-Omniverse gerendert oder mittels Generative AI erzeugt.[2][8] Mittels der Rendering-Pipeline von BMW kann eine beliebige Anzahl von Fotos in HD-Qualität inklusive Labels automatisch mittels KI erstellt werden.[9] Zudem erstellt BMW mithilfe des Sordi-Datensatzes Fotos für Digitale Zwillinge, industrielle Metaversen und andere Anwendungsfälle.[10]
In der IT findet Sordi Anwendung, um KI-Modelle für die Produktion zu entwickeln und Produktionsmitarbeiter zu unterstützen.[2]
No-Code AI
BearbeitenUm Anwendern ohne Programmierkenntnisse den Einsatz von KI zu ermöglichen, veröffentlichte BMW im Rahmen ihres „No-Code AI“-Projektes verschiedene Open-Source-Tools auf der GitHub-Seite des BMW TechOffice München.[2] Zu den bereits veröffentlichten Tools zählt zum Beispiel die Sordi-AI-Evaluation-GUI, mit welcher Anwender ihr trainiertes KI-Modell auf einer grafischen Oberfläche bewerten und somit ihr Training verbessern können.[11]
Der Anwender muss dabei nicht selbst programmieren, daher die Bezeichnung „No-Code“. Produktionsmitarbeiter kreieren mittels der „No-Code AI“ eigenständige KI-Applikationen, die bei Arbeitsprozessen unterstützen. Die modular aufgebauten Algorithmen zur Anonymisierung bereiten die Fotos automatisch auf; Bilder, die beispielsweise Personen enthalten, werden im BMW-Produktionssystem anonymisiert.[7] Softwareentwickler können auf die veröffentlichten Algorithmen weltweit frei zugreifen, um den Quelltext einzusehen, zu modifizieren und weiterzuentwickeln.[12]
Hackathon
BearbeitenEnde 2022 veranstaltete das Unternehmen einen Hackathon mit dem Ziel, die Nutzung und Demokratisierung von KI zu forcieren. Die Teilnehmer sollten mithilfe von Sordi Aufgaben zur industriellen Objekterkennung lösen. Hierfür wurden von BMW 200.000 synthetische Bilder und Videos aus der firmeneigenen Produktion zur Verfügung gestellt. An dem Wettbewerb nahmen überwiegend Softwareentwickler aus den Sparten Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (ML) mit dem Ziel teil, ihre Fähigkeiten im Bereich Computer Vision (CV) auszubauen. Die Teilnehmer wurden von Mitarbeitern von Microsoft und Nvidia unterstützt.[6][13][14]
Weblinks
BearbeitenEinzelnachweise
Bearbeiten- ↑ Jimmy Nassif, Joe Tekli, Marc Kamradt: Synthetic Data: Revolutionizing the Industrial Metaverse. Springer Nature Switzerland, Schweiz 2023, ISBN 978-3-03147559-7, S. XIII.
- ↑ a b c d e f g BMW Group veröffentlicht weltweit größten Open-Source Datensatz „SORDI“ für besonders effiziente KI-Anwendung in der Produktion. In: BMW Group. 23. Februar 2023, abgerufen am 2. November 2023.
- ↑ a b Jimmy Nassif, Joe Tekli, Marc Kamradt: Synthetic Data: Revolutionizing the Industrial Metaverse. Springer Nature Switzerland, Schweiz 2023, ISBN 978-3-03147559-7, S. 107.
- ↑ Andrea Trinkwalder: „Auf Knopfdruck hunderttausende Trainingsbilder“: Wie BMW die Produktion per KI automatisiert. In: heise magazine. 2022, abgerufen am 31. Oktober 2023.
- ↑ Demokratisierung Künstlicher Intelligenz: KI-Datensatz Sordi bringt 800.000 fotorealistische Bilder mit. In: Industrie.de. 23. März 2022, abgerufen am 30. Oktober 2023.
- ↑ a b Sordi Hackathon: idealworks organisiert weltweite AI-Challenge. In: idealworks. Oktober 2022, abgerufen am 31. Oktober 2023.
- ↑ a b Pressclub Deutschland Artikel: BMW Group skaliert Künstliche Intelligenz für Datenschutz in der Produktion – innovative Algorithmen zur Anonymisierung. In: BMW. 9. April 2021, abgerufen am 31. Oktober 2023.
- ↑ Nicole Castro: Meet the Omnivore: Industrial Designer Blends Art and OpenUSD to Create 3D Assets for AI Training. In: Nvidia. 19. September 2023, abgerufen am 2. November 2023 (amerikanisches Englisch).
- ↑ Ulrich Bantle: BMW veröffentlicht Open-Source-Datensatz für Machine Learning. In: Linux-Magazin. 25. März 2022, abgerufen am 31. Oktober 2023.
- ↑ Jürgen Hill: Eine Million Dollar Ersparnis pro Jahr: So nutzt BMW KI im Werk Spartanburg. In: Computerwoche. 27. Juli 2023, abgerufen am 31. Oktober 2023.
- ↑ BMW AI Evaluation GUI. In: GitHub. BMW TechOffice Munich, 2023, abgerufen am 1. November 2023 (englisch).
- ↑ Stefanie Eckardt: No-Code AI BMW veröffentlicht KI-Algorithmen zur Anonymisierung. In: Elektronik.net. 12. April 2021, abgerufen am 31. Oktober 2023.
- ↑ Robert Nahm: Der Sordi Hackathon geht in die heiße Phase: Kick-off für die Entwicklungsteams in München. In: Microsoft. 20. Januar 2023, abgerufen am 1. November 2023.
- ↑ Robert Nahm: Taking the democratization of AI to the Next Level: Der Sordi Hackathon. In: Microsoft. 14. November 2022, abgerufen am 1. November 2023.