SensorFlex - Adapt. Measure. Evolve.
KI Trainingsdaten
Problemstellung – Qualität von KI-Trainingsdaten am Praxisbeispiel
Die Qualität künstlicher Intelligenz hängt entscheidend von den verwendeten Trainingsdaten ab. Gerade in industriellen Anwendungen zeigt sich jedoch oft, dass die Datenerhebung aufwendig und unzureichend auf KI-Anforderungen abgestimmt ist. Ein häufig auftretendes Problem ist beispielsweise die mangelhafte Synchronisation von Messwerten unterschiedlicher Sensoren, wodurch der Datensatz inkonsistent wird. Ein konkreter Fall: Bei der Zustandsüberwachung einer Produktionsanlage wurden Schwingungs-, Temperatur- und Drehzahlsensoren eingesetzt. Da die Messwerte aber nicht synchron aufgezeichnet wurden, entstanden Lücken und Inkonsistenzen in den Daten. Die Folge waren schlechte KI-Modelle mit hoher Fehlerrate, trotz hoher Kosten und großem Aufwand bei der Datenerhebung.
Herausforderungen bei der Erhebung KI-optimierter Trainingsdaten
Um hochwertige KI-Trainingsdaten zu erzeugen, ist es entscheidend, Daten nicht nur in hoher Qualität, sondern auch strukturiert und optimal für das spätere KI-Training bereitzustellen. Dabei ergeben sich mehrere Herausforderungen: Zum einen müssen Messdaten unterschiedlicher Quellen synchronisiert und standardisiert erfasst werden. Zum anderen sollte bereits bei der Messung eine Vorverarbeitung stattfinden, um redundante oder irrelevante Daten auszusortieren und das Datenvolumen zu optimieren. Dies ist insbesondere bei Edge-Applikationen essenziell, da Speicher- und Übertragungskapazitäten begrenzt sind. Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Flexibilität der Messtechnik, um unterschiedliche Sensorarten einfach integrieren und anpassen zu können – je nach den spezifischen Anforderungen der jeweiligen KI-Aufgabe.
Lösung – Modulare Messsysteme für KI-optimierte Trainingsdaten
Sensorflex bietet genau hier eine maßgeschneiderte Lösung: Ein modulares Messsystem, das speziell auf die Anforderungen von KI-Anwendungen zugeschnitten ist. Durch modulare Sensorintegration ermöglicht das System eine schnelle Anpassung an verschiedenste Sensoren und Messanforderungen – egal ob Schwingung, Temperatur, Druck oder andere physikalische Größen. Alle Messdaten werden bereits bei der Aufnahme zeitlich exakt synchronisiert und direkt in einem KI-optimierten Format abgespeichert. Dabei findet eine intelligente Vorverarbeitung statt, die redundante oder unnötige Daten direkt aussortiert und damit die Datensätze gezielt auf die Bedürfnisse nachfolgender KI-Modelle ausrichtet. Dies senkt nicht nur den Speicher- und Bandbreitenbedarf erheblich, sondern verbessert auch direkt die Qualität der Trainingsdaten. Zudem können Anwender flexibel Module ergänzen oder austauschen, wodurch das System zukunftssicher bleibt und an immer neue KI-Anforderungen angepasst werden kann. Mit diesem modularen, KI-orientierten Ansatz von Sensorflex wird die Datenerhebung nicht nur effizienter, sondern liefert von Anfang an optimale Voraussetzungen für leistungsstarke und zuverlässige KI-Modelle.
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