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Cybersicherheit im Engineering
Über das brandheisse Thema Cybersicherheit diskutierte «Aktuelle Technik» an einem Round Table mit drei hochkarätigen Experten.
Die Prüfung von unklaren oder inkonsistenten Bildern führt auch bei Deep Learning zu fehlerhaften Resultaten. Die Verfügbarkeit von «guten» Bildern ist ein erster Erfolgsfaktor, qualitativ sowie quantitativ.
— Die Bilder müssen repräsentativ, mit genügend Auflösung und konstanter Qualität zur Verfügung gestellt werden.
— Die Menge der Daten, das heisst die Anzahl der zu trainierenden Bilder, muss ausreichend sein. Hier gilt eine Faustregel:
1. Für eine Vorstudie werden mindestens 100 Bilder pro Label empfohlen, je nach Anwendung auch mehr.
2. Für das Training eines operativen Netzes werden mindestens 1000 und mehr Bilder pro Label empfohlen.
Es kann bezweifelt werden, dass neuronale Netze, die mit weniger als 1000 Bildern trainiert wurden, für industrielle, also hoch verfügbare Anwendungen mit einer Genauigkeit von bis zu 99 Prozent geeignet sind.
Sind die Daten einmal qualitativ und quantitativ vorhanden, sind die folgenden beeinflussbaren Faktoren zu berücksichtigen:
— Die Definition von sinnvollen und minimal benötigten Labelkategorien und -klassen. Sinnvolle Label geben zum Beispiel Aufschluss über einen fehlerverursachenden Produktionsschritt. Dabei sind Klassen zu wählen, die klar abgrenzbar und eindeutig sind.
— Das sorgfältige und korrekte Labeling und Klassifizieren der Daten. Eine häufige Ursache für unklare oder fehlerhafte Resultate eines Netzes sind falsch gelabelte Bilder beim Trainieren.
— Die Konfiguration sowie die Definition von Restriktionen beim Training. Die effektive Konfiguration eines Netzes beruht auf Erfahrungswerten. Das beginnt bei der zielführenden Selektion der Funktionen, führt über eine effektive Augmentierung der Daten bis zur Evaluation von Netzen und ihren Resultaten. Kann diese Evaluation richtig interpretiert und in das Trainieren von weiteren Netzen einfliessen, gewinnt der Trainingsprozess an Effizienz.
Zu guter Letzt ist die Auswahl eines kunden- oder projektspezifischen Deep-Learning-Frameworks einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren:
— Eine Möglichkeit besteht darin, mithilfe von Open-Source-Librarys eine eigene, industriell taugliche Applikation zu entwickeln. Diese Option ist jedoch äusserst zeitintensiv, und dazu sind hoch qualifizierte Ressourcen für ungewisse Zeit einzuplanen.
— Alternativ zur eigenen Entwicklung gibt es heute industriespezifische, vorkonfigurierte Lösungen, inklusive SDK und GUI. Ein Vorteil von Software-Development-Kits ist, dass (sicherheitsrelevante) Updates und neue Features nicht selbst entwickelt werden müssen, sondern vom Anbieter zur Verfügung gestellt und ausgerollt werden. Schulungen und Support zu den verschiedenen Level ist dabei genauso wichtig wie ein intuitives und benutzerfreundliches GUI für den Nichtsoftwareentwickler.
Der Erfolg und die Resultate von Deep-Neural-Networks in der Bildverarbeitung können gesteuert werden. Mindestens drei Faktoren sind dabei zentral, damit Deep Learning keiner Blackbox gleichkommt: Es sind die Daten und die Datenqualität, die Erfahrung bei der Konfigurierung des Netzes und die Wahl des SDK.
Seit über 30 Jahren bietet Fabrimex Systems Dienstleistungen und Systeme im Bereich der industriellen Bildverarbeitung an. Mit dem SDK Suakit der Firma Sualab hat Fabrimex Systems eine Deep-Learning-Lösung im Angebot, die zu den führenden Bildverarbeitungen in der industriellen Umgebung zählt. Dazu bietet Fabrimex Systems die industrielle High-Performance-Computing-Hardwareplattform an, die mit bis zu 4 GPU ausgerüstet werden kann.
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