Visuelle Inferenzoptimierung ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz, Automatisierung und Industrie 4.0. Er beschreibt Methoden, mit denen Systeme auf Basis von Bild- und Videodaten klügere, schnellere und genauere Entscheidungen treffen.
Das Ziel der visuellen Inferenzoptimierung ist es, künstliche Intelligenz so zu verbessern, dass sie Bilder oder Videos möglichst effizient „versteht“ und daraus automatisch Schlüsse ziehen kann – zum Beispiel in der Qualitätskontrolle einer Produktionsstraße. Hier wird eine Kamera eingesetzt, die jedes Produkt fotografiert. Die KI erkennt mithilfe von Inferenz, ob das Produkt fehlerfrei ist oder nicht. Optimiert man diesen Prozess, werden Fehler noch schneller und zuverlässiger gefunden und weniger fehlerhafte Produkte gelangen zum Kunden.
Ein einfaches Beispiel: In einer Schokoladenfabrik überprüft ein KI-System jedes produzierte Stück Schokolade. Durch visuelle Inferenzoptimierung lernt das System immer besser, welche Schokoladen in Ordnung sind und welche kleine Risse oder Verfärbungen haben. So spart das Unternehmen Zeit und Geld – und die Kunden erhalten nur perfekte Schokolade.
Visuelle Inferenzoptimierung macht KI-Anwendungen also noch leistungsfähiger und hilft Unternehmen, ihre Prozesse smart und automatisch zu verbessern.
Deutsch 
English (UK)