Datenbereitstellung für KI-Systeme - Fallbeispiele und ihre Herausforderungen

Die hohen Recyclingquoten im Metallrecycling dürfen nicht darüber hinwegtäuschen, dass auch die Metallrecyclingbranche zukünftig vor vielfältigsten Herausforderungen steht.

Künstliche Intelligenz (KI) liegt im Trend und die Erwartungshaltung aller ist entsprechend groß. Vielen ist jedoch nicht bewusst, dass KI-Systeme aufwendig trainiert werden müssen und die Auswahl und Bereitstellung der Trainingssets die Richtigkeit und Funktionsfähigkeit der KI entscheidend beeinflussen. Erforderliche Daten mit dem notwendigen Detailgrad sind in der Recyclingbranche zumeist kaum bis gar nicht vorhanden. Im vorliegenden Beitrag werden Herausforderungen bei der Datenbereitstellung der KI-Systeme für das Leitprojekt KIRAMET vorgestellt.


Autoren*innen
Alexia Tischberger-Aldrian, Klemens Winkler, Valeria Fonseca Diaz, Roman Rainer, Felix Strohmeier, Melanie Neubauer, Elmar Rückert, Gerhard Ebenhofer, Thomas Pönitz & Gerald Koinig



Copyright: © Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben
Quelle: Recy & Depotech 2024 (Dezember 2024)
Seiten: 6
Preis: € 3,00
Autor: Dipl.-Ing. Dr.mont. Alexia Tischberger-Aldrian
Klemens Winkler
Roman Rainer
Felix Strohmeier
Melanie Neubauer
 
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