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{"id":139,"date":"2021-07-30T11:02:44","date_gmt":"2021-07-30T09:02:44","guid":{"rendered":"http:\/\/myfoam.net\/?p=139"},"modified":"2021-07-30T15:44:16","modified_gmt":"2021-07-30T13:44:16","slug":"verbesserte-hilfestellungen-in-der-myfoam-app-dank-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/myfoam.net\/verbesserte-hilfestellungen-in-der-myfoam-app-dank-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Verbesserte Hilfestellungen in der MyFoam-App dank k\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n

Mithilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz wird in der MyFoam App, sowie im Portal, zuk\u00fcnftig das Feedback bei fehlgeschlagener Konturerkennung verbessert.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die erfolgreiche Erkennung von Konturen stellt in der Funktionalit\u00e4t unserer Software einen sehr wichtigen Teil dar und so sollte in diesem Prozess jeder Nutzer bestm\u00f6gliche Hilfe bekommen, dann, wenn er sie braucht. Aus diesem Grund haben wir die Erkennung von m\u00f6glichen Verbesserungsm\u00f6glichkeiten bei der Aufnahme von Fotos mithilfe der MyFoam App (erh\u00e4ltlich f\u00fcr Android\u00a0und iOS), sowie beim Hochladen von Bildern in den Konfigurator<\/a>, mit Hilfe von k\u00fcnstlicher Intelligenz, von Grund auf neu geschrieben.<\/p>\n\n\n\n

Bei der Analyse der fehlgeschlagenen Erkennungen haben sich vor allem zu Dunkle oder kontrastarme Bilder als problematisch herausgestellt. Auch fiel auf, dass die Wahl des Untergrunds und die Platzierung des zu erkennenden Objekts auf dem Foto, immer wieder zu frustrierenden Ergebnissen gef\u00fchrt haben. An diesen Punkten haben wir angesetzt und erkennen die genannten Probleme nun mit einer Genauigkeit von ungef\u00e4hr 90%.<\/p>\n\n\n\n

Technisch basiert der neue Algorithmus auf der Idee k\u00fcnstlicher neuronaler Netze, welche bereits zur Mitte des 20. Jahrhunderts, haupts\u00e4chlich theoretisch, beschrieben wurden. Immer schnellere Internetverbindungen und Computer, sowie immer gr\u00f6\u00dfere Datenmengen, die erfasst, gespeichert und verarbeitet werden k\u00f6nnen, setzen in den letzten Jahren den Grundstein daf\u00fcr, dass die technische Entwicklung in diesem Bereich rasant vorangeht. <\/p>\n\n\n\n

Die Idee neuronaler Netze geht auf die Analyse der Funktionsweise des menschlichen Gehirns zur\u00fcck und versucht, vereinfacht ausgedr\u00fcckt, dem Computer die M\u00f6glichkeit des eigenst\u00e4ndigen Lernens zu erm\u00f6glichen. Dazu wurden viele Tausend Bilder unserer Datenbank analysiert und ausgewertet. Neue Aufnahmen werden zuk\u00fcnftig direkt in das neuronale Netz einflie\u00dfen, damit der Algorithmus seine Genauigkeit automatisch verbessern kann.<\/p>\n\n\n\n

Die M\u00f6glichkeiten k\u00fcnstlicher neuronaler Netze sind gro\u00df und wir sind froh, unser System mit ihnen gemeinsam verbessern zu k\u00f6nnen. Auch sind wir gespannt, ob die erweiterte Hilfe zuk\u00fcnftig zu weniger nicht erkannten Konturen f\u00fchren wird. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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