Eis-KI

Ziel

Ein neuronales Netz versucht die Muster der Trainingsbilder zu erlernen, indem es Parameter anpasst und versucht, eine optimale Konfiguration zu lernen. Das können mehrere Millionen Parameter sein. Im konkreten Fall wurde die Eis KI mit rund 20 Bildern von verschiedenen Menschen am Fraunhofer IAO gespeist. Im echten Anwendungsfall wären dafür mindestens 1000 Aufnahmen nötig gewesen.

Die Eis-KI zeigt im kleinen Umfang, was Künstliche Intelligenz alles kann. Das Modell soll aufzeigen, wie Daten, sei es Bilder oder andere Informationen, gespeichert werden können, um daraus einen logischen und sinnvollen Mechanismus zu kreieren, der im alltäglichen Leben Anwendung und Erleichterung schaffen kann. Eis-Sorten anhand des Gesichts vorherzusagen ist im konkreten Fall voraussichtlich nicht möglich. Vielmehr geht es darum, diese Mechanismen und Techniken dahinter ohne entsprechenden Wissenshintergrund niederschwellig zu vermitteln und in einen Austausch darüber einzusteigen, was KI kann und wann ihre Anwendung sinnvoll ist.