Vier Bilder aus der BMW Produktion die mittels KI anonymisiert wurden.

Granularität und Intensität der Anonymisierung lassen sich intuitiv anpassen. Bild: BMW

Künstliche Intelligenz, Quantencomputing, Blockchain, Cloud und IoT: Die Liste der Zukunftsthemen ist lang. Wie handhabt BMW die Vielzahl an Herausforderungen, die mit ihr einhergehen? In unserer Sonderedition ermöglichen wir einen einmaligen Einblick in die Konzern-IT der BMW Group. Hier finden Sie alle Artikel.

Die BMW Group veröffentlicht eine Anonymisierungslösung auf Basis künstlicher Intelligenz, die beliebige Objekte auf Fotos und in Videos unkenntlich machen kann. Die Lösung baut auf dem BMW Labeling Tool Lite auf, welches KI mittels Labeling von Fotos trainiert. Jedem Label kommt dabei die Funktion eines digitalen Etiketts zu, das Bildinformation beschreibt. Die veröffentlichten Algorithmen ermöglichen fortan den gezielten Schutz relevanter Informationen: Das Software-Werkzeug kann Objekte oder Personen mittels KI ausblenden oder sie unscharf maskieren. Granularität und Intensität der Anonymisierung lassen sich intuitiv anpassen – Verwischen, Schwärzen oder Verpixeln.

Dank dieser der neuen Software bestehen künftig keine Limitationen für den Einsatz von Bildverarbeitungssystemen. Unter anderem setzt der Autobauer auf KI zur Objekterkennung in der Produktion. „KI-Applikationen unterstützen uns bei der Qualitätssicherung, wie der Inspektion von Bauteilen und Komponenten, aber auch bei der Entwicklung unserer autonomen, smarten Logistik-Robotern. Mit den jetzt veröffentlichten KI Algorithmen zur Anonymisierung sichern wir gleichzeitig optimalen Daten- und Informationsschutz“, erklärt Markus Grüneisl, Leiter Produktionssystem, Digitalisierung der BMW Group.

Die veröffentlichten Algorithmen stehen Software-Entwicklern weltweit frei zur Verfügung – sie können die Algorithmen verwenden, den Quelltext einsehen, ändern und weiterentwickeln. Davon soll auch der OEM profitieren. 2019 veröffentlichte BMW erstmals ausgewählte KI-Algorithmen, die im Produktionssystem eingesetzt werden. „Die Vielzahl der Rückmeldungen zu den veröffentlichten Algorithmen hat uns überwältigt. Wir sehen viele Weiterentwicklungen, die auf unserem Quelltext und unserem No-Code AI-Ansatz basieren“, erläutert Kai Demtröder, Leiter Data Transformation und Künstliche Intelligenz.

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