Het Future Congress van het Fraunhofer IML, dat plaatsvindt op 12 en 13 september, heeft als thema "Logistiek met AI". Deelnemende organisaties zijn onder andere IML en Digital Hub Logistics, evenals het Lamarr Institute for Machine Learning en de Open Logistics Foundation. Succesvolle modellen zoals "CV on Edge" van Julian Hinxlage zullen worden gepresenteerd.
Op AI gebaseerde beeldregistratie en -verwerking – computervisie, of kortweg CV – maakt het mogelijk om goederen te volgen en ladingen te meten met behulp van camera's. Silicon Economy, met zijn "CV on Edge"-project, is een van de pioniers op het gebied van deze nieuwe technologie. Onderzoekers ontwikkelen een compleet pakket bestaande uit een slimme camera en een op AI gebaseerde, doe-het-zelf-service voor beeldverwerking. Alle ontwikkelingen worden als open source vrijgegeven, zodat ze zich snel kunnen verspreiden en ingeburgerd kunnen raken in de logistieke sector, met name bij kleine en middelgrote ondernemingen.
In dit interview legt Julian Hinxlage, onderzoeker bij Silicon Economy, research associate bij Fraunhofer IML en product owner van «CV on Edge», uit welke bijdrage software en hardware kunnen leveren aan een grotere efficiëntie bij goederenontvangst, palletbeheer of in het magazijn.
Op welke manier profiteert de logistiek, of welke logistieke gebieden profiteren, van computervisie?
Julian Hinxlage: Dankzij AI-gebaseerde beeldregistratie en -verwerking met camera's is het mogelijk om objecten te detecteren, classificeren en identificeren. Dit heeft talloze toepassingen in de logistiek. Een voorbeeld: de meeste bedrijven hebben geen overzicht van waar lege containers zich in hun magazijnen bevinden. Ze liggen er gewoon maar wat rond en heftruckchauffeurs besteden veel tijd aan het zoeken en vinden ervan. Computer vision biedt dit overzicht: er worden camera's in het magazijn geïnstalleerd om beelden van alle containers vast te leggen. Kunstmatige intelligentie kan vervolgens worden gebruikt om lege containers te lokaliseren. Momenteel werkt dit uitzonderlijk goed binnenshuis, maar met de "Yard Lens"-toepassing waaraan we momenteel werken, breiden we ook uit naar buitenruimtes.
Kunstmatige intelligentie, dat klinkt ingewikkeld…
Nee, het is geen hogere wiskunde. Met onze begeleide trainingsservice kan elk bedrijf een kunstmatige intelligentie trainen – met slechts een paar instellingen en stappen, en afhankelijk van de complexiteit, in slechts een paar minuten. Dit is een enorme innovatie. Een bedrijf hoeft slechts een paar afbeeldingen van het te herkennen of te tellen object naar de service te uploaden: 20 of 30 foto's zijn voldoende voor basisdetecties! Hoe meer afbeeldingen er worden geüpload, hoe robuuster de applicatie wordt. Met slechts een paar afbeeldingen herkent de AI containers overdag, en met meer afbeeldingen kan ze ze ook 's nachts herkennen. Hoe geavanceerder de architectuur en hoe dichter de neurale netwerken, hoe nauwkeuriger de AI de doelobjecten herkent.
Afbeelding: IML
De dienst maakt het gebruik van MLCVZoo mogelijk – een component ontwikkeld in de Silicon Economy voor beeldverwerkingstoepassingen…
MLCVZoo combineert verschillende machine learning-algoritmen op programmaniveau en is daarom meer gericht op ML-ontwikkelaars. Voortbouwend hierop hebben we "CV on Edge" gecreëerd, een doe-het-zelf-service die zelfverklarend en intuïtief is. Er is geen IT-expertise vereist, alleen een basiskennis.
Is de dienst al beschikbaar?
Zoals alle ontwikkelingen uit de Silicon Economy, zullen we de software binnenkort als open source beschikbaar stellen. We ontwikkelen de service ook continu verder en hebben al veel ideeën. Zo willen we gebruikers de mogelijkheid bieden om verschillende modellen in één database op te slaan. Een bedrijf kan dan een bestaand model gebruiken en dit aanvullen met eigen, individuele afbeeldingen om het aan te passen aan de specifieke behoeften of het robuuster te maken.
Hoe groot is de belangstelling vanuit het bedrijfsleven?
Enorm groot! Dit jaar hebben we de dienst al kunnen presenteren aan bedrijven op grote vakbeurzen. De reacties waren zeer positief. Velen konden direct een mogelijke toepassing bedenken: van het tellen van containers tot het herkennen van etiketten voor gevaarlijke stoffen. Onze oplossing is ook zeer interessant voor IT-dienstverleners in de logistieke sector. We weten dat velen al uitkijken naar onze officiële lancering…
De slimme camera van «CV on Edge» lijkt een belangrijk verkoopargument te zijn. Wat maakt deze camera zo bijzonder?
De slimme camera is een zogenaamde edge-camera, wat betekent dat de intelligentie en gegevensverwerking direct op de camera zelf plaatsvinden. Dit minimaliseert de hoeveelheid data die via het netwerk of mobiele netwerken moet worden overgedragen. Bovendien is de bescherming van persoonsgegevens gegarandeerd. Omdat er naast wifi en een stroombron geen andere infrastructuur nodig is, kan de camera vrijwel overal worden gebruikt. Tijdens de ontwikkeling hebben we ervoor gezorgd dat de kosten redelijk bleven: ze variëren tussen € 400 en € 1.000 per stuk. Dankzij modulaire, commercieel verkrijgbare componenten kunnen er ook verschillende onderdelen in de behuizing worden gebruikt.
Wordt het bouwplan ook als open source vrijgegeven?
Absoluut. Met deze bouwtekeningen kunt u de camera eenvoudig uitprinten en meteen aan de slag.
