ⓒ Neurocle

Das koreanische Unternehmen Neurocle entwickelt Deep-Learning-Lösungen für Nicht-Professionelle. Firmenchef Lee Hong-suk:

Neurocle möchte jedem ermöglichen, künstliche Intelligenz oder KI-Technologie anzuwenden. Wir konzentrieren uns besonders auf das Gebiet der Deep-Learning-Vision. Die KI-Technologie kann in zahllosen Bereichen angewendet werden, doch können vorerst nur erfahrene Ingenieure mit dieser fortschrittlichen Technologie umgehen. Wir haben eine Software entwickelt, die mehr Menschen hilft, darunter auch Nicht-Experten, diese schwierige Technologie einfacher zu nutzen. 

Unter Deep Learning versteht man eine Methode des maschinellen Lernens, die Computer dazu bringt, menschliche Aufgaben auszuführen, wie etwa Stimmenerkennung, Objekterkennung und Bilder-Klassifizierung. Die Deep-Learning-Technologie umfasst viele Einsatzgebiete. Neurocle befasst sich unter anderem mit der Deep-Learning-Vision für Bildanalysen: 

Für eine Deep-Learning-Visionstechnologie bereiten wir eine Datenbank vor, die eine Menge von verschiedenen Bildern als Trainingsdaten enthält. Die Bilddaten werden in trainierte neuronale Netzwerke eingespeist. Der Algorithmus für neuronale Netzwerke liest dann automatisch die Bilder. Die Deep-Learning-Visionstechnologie kann in verschiedenen Bereichen genutzt werden. Wenn zum Beispiel Gepäck durch Röntgenscanner an Flughäfen untersucht wird, können die Kontrollpersonen jedes Teil darin sehen und erkennen, ob es gefährliche Substanzen enthält. Die KI-Technologie kann diesen Vorgang automatisch durchführen. Ärzte verwenden Röntgenstrahlen, CT-Scanner oder MRTs, um die inneren Strukturen des Körpers zu erkennen. Die KI-Technologie kann helfen, anormale Teile zu erkennen, die ein Arzt übersehen kann. Ein KI-Modell kann automatisch fehlerhafte Produkte identifizieren, indem es dabei einfach nur die Außenseite der Produkte prüft. 

Wenn sich zum Beispiel ein Verkehrsunfall ereignet, kann KI den Fahrzeugtyp und das Ausmaß der Schäden erkennen und automatisch die Reparatur- und Schadensersatz-Kosten berechnen. Die Deep-Learning-Vision kann auch bei der Installierung von Sicherheitssystemen an Gebäudeeingängen angewendet werden. Wenn, wie jetzt während der Corona-Pandemie, eine Person ohne Mund-Nasen-Schutz ein Gebäude betreten will, kann ihr das System den Eintritt verwehren. Angesichts der steigenden Nachfrage nach kontaktlosen Diensten erhöht sich auch der Bedarf für diese Technologie:

Wenn wir zurückschauen auf Mitte der 1990-er Jahre, als man begann, das Internet zu nutzen, erforderte der Aufbau von Websites die damals neueste Technologie. Die Technologie konnte nur von studierten Computertechnikern beherrscht werden. Doch heutzutage kann jeder eine Website ohne Ingenieur-Kenntnisse kreieren. Ich denke, die KI-Technologie wird den gleichen Prozess durchlaufen. Viele Unternehmen entwickeln KI-Software für Ingenieure. Doch unser Ziel unterscheidet sich davon. Wir erzeugen Lösungen für Nicht-Professionelle. 

Die Deep-Learning-Vision von Neurocle umfasst “Neuro-T”, die Modelle für die Bilderkennung trainiert, sowie “Neuro-R” für die Echtzeit-Analyse. Aktuell werden Neuro-T und Neuro-R dazu verwendet, Fehler in einer Autoteile-Fabrik zu erkennen und importierte Kosmetikprodukte zu überprüfen. Auch werden sie bei der Analyse von Endoskopiebildern in Krankenhäusern und Bildern von mikroskopischen Zellen in Stammzell-Unternehmen verwendet. Die Technologie soll auch auf die Landwirtschaft und die Fortbildung ausgedehnt werden: 

In der Landwirtschaft wird die Bildanalyse angewendet. Wenn beispielsweise Äpfel sortiert werden, werden sie nach verschiedenen Kategorien, von der geringsten bis zur höchsten Qualität, eingeteilt. Normalerweise kontrollieren Menschen den Vorgang. Doch KI kann diese Qualitätseinteilung einfach durchführen, soweit sie dafür trainiert ist. KI ist auch ein großes Thema bei der Weiterbildung. Wir stellen unsere Software einigen Oberschulen und Hochschulen als Bildungsmaterial zu Verfügung. So können Schüler etwa versuchen, damit ein selbstfahrendes Auto im Schullabor zu entwerfen oder ein Deep-Learning-Modell zu schaffen, das das Schere-Stein-Papier-Spiel spielt. 

Neurocle ging eine Partnerschaft mit einem Unternehmen für globale Bilderdaten ein und ist dabei, in zehn Ländern vorzustoßen. In diesem Monat erhielt es den Präsidentenpreis des koreanischen Verbands für ICT-Förderung: 

In Korea haben wir seit dem vergangenen Jahr unsere Geschäftsaktivitäten rasch in fünf Industrien ausgebreitet: medizinische Biologie, Produktion, Logistik, Sicherheit und Weiterbildung. Wir sind natürlich auch sehr an den Auslandsmärkten interessiert. Wir haben unsere Lösungen bereits in einige asiatische Länder exportiert. Wenn die Pandemie vorüber ist, werden wir größere Märkte wie Europa und Amerika ausloten. Die Leistung eines Deep-Learning-Modells, das ein Nicht-Spezialist unter Verwendung unserer Software geschaffen hat, ist um 2 bis 3 Prozent größer als die eines ähnlichen Modells, das von einem Ingenieur in einem großen Unternehmen entwickelt wurde. Das beweist, wie fortschrittlich unsere Technologie ist. 

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