Folge 1_Benedikt Karolus - Lichtfeldtechnologie und Deep Learning

00:00:00: Hallo und herzlich willkommen zum KI Podcast präsentiert vom Hubwerk 01.

00:00:07: Verständlich für alle klären wir große und kleine Fragen rund um das Thema künstliche

00:00:13: Intelligenz.

00:00:14: Wir wünschen dir viel Spaß.

00:00:16: Ja herzlich willkommen, mein Name ist Matthias May und ich spreche heute im KI Podcast des

00:00:27: Hubwerk 01 mit Benedikt Carolus.

00:00:30: Benedikt Carolus ist einer der Gründer des Unternehmens High Dimensional Vision Systems,

00:00:37: welches für eine neue Dimension der Bildverarbeitung steht.

00:00:40: HD Vision Systems hat sich auf die industrielle Bildverarbeitung auf Basis von Lichtfeldtechnologie

00:00:47: und Dieb Learning spezialisiert.

00:00:49: Ziel des Unternehmens ist, Maschinen wischen für jedes Unternehmen.

00:00:54: Außerdem hat Benedikt den Verein und das Branche-Netzwerk hip.com e.v. gegründet.

00:01:01: Was genau das alles ist und was es mit KI, also künstlicher Intelligenz zu tun hat,

00:01:07: das besprechen wir jetzt.

00:01:09: Hallo Benedikt.

00:01:10: Hallo, freut mich, hier zu sein.

00:01:13: Ja, ich freu es auch, dass du da bist in der ersten Ausgabe des Hubwerk Podcasts, des

00:01:19: KI Podcasts.

00:01:22: Genau, ich habe gerade in der Anmoderation schon gesagt, du bist in einem Unternehmen

00:01:26: tätig oder hast es gegründet des HD Vision Systems.

00:01:30: Kannst du kurz mal sagen, was genau ihr macht, was das industrielle Bildverarbeitung bedeutet,

00:01:37: was Lichtfeldtechnologie ist, was Dieb Learning ist und was das Ganze, was deine Firma überhaupt

00:01:42: mit KI zu tun hat?

00:01:44: Sehr gerne.

00:01:45: Ich fange am besten vorne an bei der Lichtfeldtechnik.

00:01:48: Über die habe ich vor sieben Jahren viel gelernt, als ich meinen Mitgründer den Christoph

00:01:53: kennengelernt habe, der da über Jahrzehnte an der Universität Heidelberg geforscht hat.

00:01:59: Und zwar ist das Lichtfeld die gesamte optische Information, also nicht nur das 2D-Bild, was

00:02:05: ihr von der Handykamera kennt oder ja von Fotos, sondern es ist auch die 3D-Tiefeninformation

00:02:11: und die Lichtrichtung.

00:02:12: Und wir sind mit der These gestartet, dass wir im industriellen Umfeld darüber einen

00:02:17: Mehrwert schaffen können, dieses Lichtfeld zu benutzen.

00:02:19: Das machen wir mit mehr Kamerasystemen, also wir benutzen nicht nur eine Kameras, sondern

00:02:23: viele Kameras, um den Maschinenbau, den Sonneanlagenbau dort zu ermöglichen, schneller und einfacher

00:02:31: Lösungen in der Industrie umzusetzen.

00:02:33: Und wir haben den Ansatz erweitert, weil wir haben sehr schnell gelernt, dass man von einem

00:02:39: kleinen jungen Unternehmen keine Kameras kauft, wenn ihnen nicht mehr können, als nur Bilder

00:02:44: machen.

00:02:45: Deswegen haben wir auch Software gebaut, die zum einen es ermöglicht, auch unter Zuhilfennahme

00:02:55: von künstlicher Intelligenz Objekte zu finden, um zum Beispiel einem Roboter zu sagen, wie

00:03:00: er in einer Szene sich bewegen soll, um Objekte zu greifen und die in eine Maschine einzuladen

00:03:06: oder auch um auf Bauteilen Objekte zu finden, das sind dann Kratzer zum Beispiel und diese

00:03:10: Kratzer zu bewerten.

00:03:11: Also typische Aufgaben, die man heutzutage noch in vielen Industrien von Menschen zieht

00:03:18: und die aber der Mensch nicht gerne tut, weil die entweder sehr, sehr eintönig sind oder

00:03:24: sehr, sehr schwer sind, also man kann sich das Ganze noch vorstellen.

00:03:26: Man will nicht den ganzen Tag schwere Bauteile in der Maschine laden, das ist anstrengend

00:03:30: und das ist noch nicht gesund.

00:03:31: Und man will sich auch nicht den ganzen Tag irgendwelche Bauteile angucken und schauen,

00:03:35: ob die Kratzer haben oder nicht.

00:03:36: Das ist auch nicht unbedingt toll und dafür bauen wir eben Lösungen.

00:03:43: Okay, wir wollen ja hier in diesem Podcast so ein bisschen abbilden oder den zuhörenden

00:03:49: Einblick geben, was KI ist und das so ganz leicht verständlich machen, dass quasi jeder

00:03:54: das versteht.

00:03:55: Kannst du vielleicht nochmal kurz sagen, was macht jetzt genau die KI zum Beispiel,

00:04:02: wenn sie die Kratzer sucht oder wie wird die da eingesetzt in dieser Lichtfeldtechnologie?

00:04:06: Weil, weiß ich jetzt so, wenn man es jetzt einfach mal salopp sagt, okay, ihr filmt mit

00:04:10: mehreren Kameras irgendwas und das war es dann.

00:04:14: Also was genau ist da der springende Punkt?

00:04:17: Genau, so vielleicht ist das den Hörern schon bekannt, also eine künstliche Intelligenz

00:04:22: ist praktisch dafür da, um Muster zu erkennen, die entweder nicht da sein sollen oder da sein

00:04:29: sollen.

00:04:30: Konkreter geht es glaube ich erstmal nicht.

00:04:33: Und das was die künstliche Intelligenz bei uns in unserer Software tut ist, sie findet

00:04:38: im Bild zum Beispiel Objekte.

00:04:42: Das kann man sich ganz einfach so vorstellen, ihr habt, ihr, sie, ihr habt eine Kiste mit

00:04:47: Bauteilen und dass die Bauteile können keine Ahnung, nennen oder was Stifte sein und ihr

00:04:55: wollt diese Stifte in der Kiste finden.

00:04:56: Dann könnt ihr die, entweder die Stifte klassisch suchen, indem ihr praktisch Formen

00:05:07: vergleicht in den Bildern oder ihr könnt eben die über eine künstliche Intelligenz

00:05:11: suchen, die vorher gezeigt bekommt was ein Stift ist und dann dieses Musterstift, also

00:05:16: die Formen, länglich mit der Kappe drauf oder Spitze dran, wiederfindet.

00:05:22: Und was wir dann mit dem Lichtwerk noch tun ist, wir finden dann wie dieser Stift im

00:05:28: Raum liegt.

00:05:29: Also wir finden den, der genau in welcher Position.

00:05:32: Das ist dann alle 6 Freiheitsgrade, also wie er im Raum liegt.

00:05:37: Okay.

00:05:38: Und woher weiß, also du hast gesagt, ihr macht ja, und ihr habt mich natürlich ein bisschen

00:05:43: schlau gemacht, ihr macht ja nicht nur die, ihr macht ja Hardware und Software sozusagen,

00:05:49: und woher weiß jetzt eure Software bzw. die KI, habt ihr die selbst entwickelt und woher

00:05:55: weiß die das?

00:05:56: Ist das das von dir angesprochene Deep Learning und wenn ja, was ist das?

00:06:00: Genau, also wir nutzen große Sprachmodelle oder große neuronalen Netze von führenden

00:06:06: Unternehmen und die adaptieren wir auf unsere Anwendungsfälle.

00:06:11: Das bedeutet, wir haben unsere Kunden, wir wissen ja nicht was unser Kunde baut erstmal,

00:06:16: der hat halt einen Newscaster, der möchte entweder einen Kratzer auf einem Bauteil finden

00:06:21: oder eben Objekten der Zähne finden und dann geben wir ihm eben Software-Werkzeuge, wo

00:06:26: er diese Bilder aufnehmen kann, er kann die dann markieren.

00:06:31: Das nennt sich Supervised Learning, also wir bringen der KI bei, was sie finden soll.

00:06:35: Und diese Bilder, die stellt er uns dann zur Verfügung und dann geben wir ihm eben ein

00:06:41: trainiertes Netz zurück, das ist dann diese KI, die dann praktisch in unserer Software

00:06:46: eingeladen wird, sodass er dann seine Maschine betreiben kann.

00:06:51: Also die Kamera wird dann über die Kiste gehängt, findet dann ein Objekt in der Kiste und sagt

00:06:57: dem Roboter, wie er da hinzufahren hat, ohne gegen die Kiste zu fahren am besten, um

00:07:02: das Objekte rauszugreifen.

00:07:03: Ich frage ganz bewusst so ein bisschen, als ahnungsloser so, was dieses Supervised Learning,

00:07:10: also überwachtes Lernen, kontrolliertes Lernen kann man daher sagen, wie muss man sich das

00:07:14: vorstellen, weil also da sitzt da jetzt ein Mensch daneben und trainiert, wie wenn ich

00:07:18: ein Hund trainiert, die KI und sagt, guck mal, so ist es, so ist es, so ist es und die KI

00:07:23: merkt sich das dann oder also wie funktioniert so was?

00:07:26: Nein, dafür gibt es ganz einfache Werkzeuge und zwar hat man wirklich, man kriegt einen

00:07:32: Bild angezeigt von einer Szene, die die Kamera eben sieht und in diesem Bild kann dann der

00:07:38: Mensch mittels der Maus Objekte markieren, das heißt der zieht einfach eine Box um das

00:07:42: Objekt und damit ist, ist die Daten anotiert, das heißt das Bild ist markiert, der kann

00:07:48: auch noch sagen, was er da sieht, also der kann sagen, ich sehe jetzt den roten Stift

00:07:52: und da sehe ich den grünen Stift und dann schreibt er halt rein, roten Stift, grün Stift

00:07:56: und diese Bilder, die werden dann markiert abgespeichert, das heißt das wird nicht

00:08:00: mehr nur das Foto abgespeichert, sondern auch noch diese Informationen, wo ist diese,

00:08:05: diese Box um den Stück gemalt und was ist in der Box?

00:08:10: So, und wenn man davon jetzt eine Handvoll Bilder aufgenommen hat und markiert hat,

00:08:14: 30 bis 50 Stück, dann wird das Ganze eben in eine Trainingsumgebung geladen und dort

00:08:21: wird eben über über Faltungen und der Bilddatensatz noch vergrößert, also das heißt man verändert

00:08:29: die Bilder synthetisch, so dass man mehr davon bekommt und dann wird im Grunde genommen über

00:08:34: einen Trainingsalgorithmus eine, eine, eine Infarenz erzeugt, also ist dann diese künstliche

00:08:39: Intelligenz, die am Schluss dann automatisch in den Bildern wieder diese vorher markierten

00:08:42: Sachen finden kann.

00:08:43: Aber das heißt die Trainingsgrundlage schafft wirklich noch jemand, stelle ich mir so vor,

00:08:49: das ist ja heute mit einem neuen Mitarbeiter da, er muss jetzt am PC sitzen als Beispiel

00:08:56: und einfach mal einen Tag lang diese Dinger anklicken, markieren oder so.

00:09:03: Ich hoffe nicht, dass er einen Tag dafür braucht.

00:09:05: Ja, ich habe keine Ahnung, aber in der Weile die Grundlage muss ein Mensch Mitarbeiter

00:09:10: machen, damit der, die zukünftige der Algorithmus oder die KI dann darauf aufbauen kann und

00:09:17: in der Trainingsumgebung selber lernen kann.

00:09:20: Und ihr sagt dann nur noch, stelle ich mir das richtig vor, das heißt falsch gelernt,

00:09:23: das heißt richtig gelernt und so wird die immer besser.

00:09:27: Genau.

00:09:28: Wir machen das deswegen mit dem Supervised Learning, weil wir brauchen eine sehr hohe

00:09:33: Genauigkeit, das heißt am Schluss ist das, ist dieses neuroneine Netz ja eine Art Statistik,

00:09:40: es gibt auch Anzupervised Learning, wenn wir Supervised Learning gibt, gibt es auch Anzupervised

00:09:43: Learning.

00:09:44: So, da wird das anders gemacht, da suche ich eben Dinge, die ich nicht kenne und da ist

00:09:53: die Trefferquote aber deutlich schlechter als beim Supervised Learning am Schluss.

00:09:59: Wir versuchen ja den Menschen zu imitieren und der Mensch ist super toll in dem, was er

00:10:03: tut, weil er hat ja im Grunde genommen die beste KI, die man sich vorstellen kann und

00:10:06: auch noch eine super Sensorik mit den Augen und das heißt und er hat eine ganze Menge

00:10:11: Training, weil er ist ja dann am Schluss erst mal 20 bis er in der Fabrik steht, aber älter

00:10:17: und den versuchen wir ja zu imitieren.

00:10:19: Und das bedeutet am Schluss wollen wir nicht, dass Objekte verkehrt erkannt werden und

00:10:25: deswegen bedeutet das, dass wir eben dieses Spezialwissen des Fachmanns, der schon mit

00:10:32: den Objekten arbeitet, in die Maschine übertragen wollen.

00:10:36: Okay, das klingt spannend, aber ausseher am Anfang ein bisschen anstrengend und komplex

00:10:43: oder ist es gar nicht so?

00:10:45: Also es wickelt auf mich, okay, erst muss ein Mensch das machen.

00:10:48: Dann muss das überwacht erlernt werden.

00:10:51: Also wie lang dauert es bis ihr sagt, oder ist es jetzt ständig weiterlernen oder gibt's

00:10:55: irgendwann den Punkt wo ihr seid, okay, jetzt ist die KI fertig und gut.

00:11:01: Also wir machen das schon eine Weile.

00:11:02: Ich glaube die erste Anlage haben wir 2018 oder 2019 mit dem Kunden zusammen in Betrieb

00:11:08: genommen.

00:11:09: Wir haben eineinhalb Jahre dafür gebraucht, das ist nicht wirtschaftlich.

00:11:13: Wir haben eine Menge dabei gelernt, inzwischen ist es wirklich so, wir brauchen wenige Bilder,

00:11:20: also ich hab's ja gesagt 30 Bilder vielleicht und müssen dort eben dann, lassen dort dann

00:11:26: eben die Bilder markieren, das ist aber eine Sache, das ist wirklich drag and drop, also

00:11:30: das kann, das ist eine Sache von Minuten.

00:11:33: Okay.

00:11:34: Also Joachim ist ja da, der hat das heute glaube ich auch schon gemacht.

00:11:40: Und hat Spaß gemacht.

00:11:43: Er macht einen Daumen hoch, sehr gut.

00:11:46: Was soll er auch sagen, wenn das Chef hier sitzt?

00:11:49: Genau.

00:11:50: Bevor wir, ich hab tatsächlich gleich noch ein paar Fragen speziell zu eurem Unternehmen

00:11:54: und zu euren Kunden, einfach da wird wir da auch wissen, wo dann die KI in der Praxis

00:11:59: die Anwendung findet.

00:12:00: Aber davor noch kurz, wir haben beide schon mal das Wort oder den Begriff Deep Learning

00:12:05: benutzt.

00:12:06: Kannst du das mal kurz verständlich erklären, weil ich kann's nicht, muss ich ehrlich gestehen.

00:12:12: Ja, ich glaube, dass diese ganzen Begriffe ja so ein bisschen, also es gibt Deep Learning,

00:12:19: es gibt KI, Machine Learning.

00:12:22: Machine Learning, genau.

00:12:24: Ich denke, dass wir machen das Machine Learning, also Maschinelles lernen.

00:12:28: Im Grunde genommen, was da dahinter liegt, ist eben Deep Learning.

00:12:32: Das bedeutet, dass man eben über komplexe, dass man über eine sehr hohe Komplexität

00:12:43: eine statistisches Modell auswertet, das am Schluss dann eine Entscheidung treffen kann.

00:12:46: Ich glaube, ich kann es nicht unkompliziert sagen, aber ich denke, im Grunde genommen

00:12:54: soll das ja an alle gerichtet sein.

00:12:57: Ich denke, man kann das schon vereinfachen, indem man sich einfach darauf einigt, dass

00:13:00: man von künstlicher Intelligenz im weitesten Sinne spricht.

00:13:04: Wobei richtige künstliche Intelligenz, habe ich mir von unseren Fachleuten erklären lassen,

00:13:08: gibt's so noch nicht.

00:13:10: Was würde das bedeuten?

00:13:12: Weil das würde bedeuten, dass eben ein Algorithmus schon wirklich von sich aus kreativ und selbst

00:13:20: lernen kann und das funktioniert wohl so noch nicht.

00:13:23: Also da braucht man immer noch den Input vom Menschen.

00:13:26: Das heißt, diese ganzen Bildkis, also ich gebe ein Hund reitet auf Krokodil und so, das ist

00:13:34: dann quasi auch Sachen, die der über so Machine Learning gelernt hat und deshalb gibt es auch

00:13:41: diese Bilder, wo krasse Fehler noch drin sind.

00:13:43: Aber es gibt noch, wenn man es jetzt mal an dem Beispiel festmacht, noch keine KI, die

00:13:49: selbstständig, ich sage es mal, um es ein bisschen greifbarer zu machen, die morgens aufwacht

00:13:54: und selbstständig mal ein Bild erschafft, sozusagen.

00:13:57: Man kann es ja vielleicht so erklären, wenn du als Kind geboren wirst, dann fällst du

00:14:02: erst mal ganz oft um, bevor du aufstehen kannst, laufen kannst und das schaffen Algorithmen

00:14:06: heute noch nicht so.

00:14:07: Okay, interessant, wusste ich nicht.

00:14:09: Ich dachte, das gibt es schon.

00:14:12: Ja krass.

00:14:13: Jetzt habe ich gesagt, wir kommen noch ein bisschen zu Eurer oder Deiner.

00:14:17: Ist es Deine oder Eurer?

00:14:18: Es sind mehrere Gründer, wenn ich richtig informiert bin.

00:14:20: Das sind zwei Gründer.

00:14:21: Genau, vielleicht kannst du mal kurz noch sagen, ich habe den Namen schon gesagt, du

00:14:26: auch, HD Vision Systems und wir sprechen über Bildverarbeitung.

00:14:30: Aber jetzt um es greifbar zu machen, was sind denn eure Kunden, wo findet eure Produkte,

00:14:37: eure Software in der Praxis Anwendung, wo ist das, was ihr mit eurer Unternehmen mit

00:14:43: KI macht, wirklich nutzbar heute schon in der Praxis?

00:14:49: Das ist eine sehr gute Frage, normalerweise erzähle ich immer eine Geschichte.

00:14:54: Darfst du jetzt auch erzählen?

00:14:56: Und zwar, wie wir uns kennengelernt haben, Christoph und ich.

00:15:00: Und zwar sind wir irgendwie durch einen Zufall zusammengekommen.

00:15:04: Ich habe früher ein Leben mit Sportartikeln gehandelt und Christoph war, wie gesagt, in

00:15:09: der Uni.

00:15:10: E-Commerce war das.

00:15:11: Genau, richtig.

00:15:12: E-Commerce-Unternehmen gemacht.

00:15:13: Und ich hatte von Industrie keine Ahnung und auch nicht von Physik.

00:15:17: Und Christoph hat mich gefragt, wofür brauche ich denn einen Kaufmann?

00:15:20: Und so haben wir uns kennengelernt.

00:15:22: Und wir haben relativ schnell herausgefunden, dass eben in der Industrie ein großer Bedarf

00:15:29: ist, an dem, was man mit Bildverarbeitung und Kameratechnik eben machen kann.

00:15:34: Und haben uns dort unsere Kunden gesucht und zwar mögen wir es gerne anspruchsvoll.

00:15:39: Das heißt, wir haben uns in Automotive gewagt, aber auch nicht ganz uneinig nützig, weil

00:15:46: wie man weiß, ist ja eine ganze Menge Wandel da im Automobilbereich.

00:15:50: Man will nicht mehr verbrennen, sondern Elektromobilität.

00:15:52: Das heißt, es gibt auch einen großen Bedarf an Innovationen.

00:15:56: Und so haben wir es geschafft, dass wir sehr schnell mit recht vielen größeren Unternehmen

00:16:04: in Kontakt gekommen sind, die eben ihr Geschäftsmodell auch teilweise verändern heute, die eben

00:16:10: Zulieferer sind für Komponenten, für Automobile.

00:16:13: Okay.

00:16:14: Und so ist es auch heute.

00:16:16: Also heute werden unsere Systeme vor, nämlich in der Produktion verwandt für die Prüfung

00:16:23: fürs Führen von Robotern oder auch für die Prüfung Qualitätskontrolle von Bauteilen.

00:16:26: Und da kann man halt große Namen nennen, also Continental, BMW.

00:16:32: Okay.

00:16:33: Und was machen die jetzt so, als Beispiel mit eurer Technik, Technologien?

00:16:40: Also die Software findet immer Objekte im Raum und der ermöglichtest im Roboter hinzu, also

00:16:47: ganz einfach, wenn du irgendwo hinguckst, dann greifst du automatisch zum Stift.

00:16:51: Ja.

00:16:52: Und so einem Roboter muss man halt erst mal sagen, was der Stift ist und wie er legt.

00:16:56: Und dann gibt man eben eben die Möglichkeit, da hinzufahren, um das in der Maschine zu laden

00:17:01: oder in einem weiterführenden Prozess zu bringen.

00:17:03: Das heißt, es ist dann auch eine Software, zum Beispiel beim Beispiel BMWsinn, auch in

00:17:09: der Montage, dass der Roboter eben weiß, wo das erkennt, wo es hinkommt oder wo es

00:17:16: nimmt.

00:17:17: Genau.

00:17:18: Oder auch um dem Roboter zu sagen, der hat einen Werkzeug und der muss das Werkzeug

00:17:21: führen und wir sagen ihm eben, wo das Bauteil ist und wie es zum Werkzeug steht, so dass

00:17:27: er das Werkzeug dann am Bauteil entlangführen kann oder in das Bauteil hineinführen kann

00:17:31: oder was auch immer da gemacht werden muss.

00:17:32: Und da ist dann, das funktioniert jetzt alleine oder steht da auch noch ein Mensch irgendwo.

00:17:40: Nee, das funktioniert dann alleine.

00:17:41: Das funktioniert alleine.

00:17:42: Okay, krass.

00:17:43: Okay.

00:17:44: Und das heißt, ihr habt euch dann, macht nichts, alles gut, macht nichts passiert.

00:17:51: Es ist überhaupt kein, wir sitzen ja quasi am Stammtisch und plauschen miteinander.

00:17:56: Alles cool.

00:17:57: Genau, wie, jetzt, ein Beispiel BMW, gibt es noch andere Beispiele, wo ihr das einsetzt

00:18:06: oder ist der dir spezialisiert auf Automotive?

00:18:08: Also es ist vornemlich Automotive tatsächlich.

00:18:11: Gerade heute ist Christoph bei einem Kunden, der produziert Käse und da wird praktisch,

00:18:18: der Käse wird als Backmischung angeliefert.

00:18:20: Das heißt, man kann sich das vorstellen, dass dann eine Palette, so eine große Europalette

00:18:24: vollgestabelt mit Säcken.

00:18:25: Sie können 1,80 Meter hochgestapelt sein.

00:18:28: In unterschiedlichen Größen gibt es die und die sind nie Formstabiler, so eine Kette

00:18:33: Zementzsäcke, sondern da ist halt ein Milchpulver drin und wird da, ich verzeuge.

00:18:36: Und die sind nie Formstabiler, das heißt, die liegen irgendwie auf dieser Palette.

00:18:41: Und das haben wir eben für einen Kunden von uns, das ist ein großer Maschinenbauer,

00:18:47: haben wir die Software so angepasst, dass die Kamera eben automatisch erkennt, wo liegt

00:18:54: der Sack wie.

00:18:55: Weil was dabei wichtig ist, ist der Sack muss immer so rumgegriffen werden, dass die untere

00:19:00: Seite aufgeschnitten wird, wenn der Sack in den Backbehälter kippt wird.

00:19:06: Weil wenn man da oben aufgeschnitten wird, dann fällt der Innensack auch mit raus und

00:19:11: dann ist der ganze nach hintergelagertes Prozess kaputt.

00:19:13: Und die Säcke können halt weiß, blau, rosa sein in einmöglichen Form und Farben und

00:19:19: man kann nur anhand von ganz wenigen Merkmalen erkennen, wo oben und unten ist.

00:19:23: Und das sagt ihr jetzt eurer Software?

00:19:26: Also genau.

00:19:27: Das heißt, wir haben das, der künstliche Integranz, dem Algorithmus beigebracht, dass

00:19:34: er eben weiß, selbst wenn das irgendwie schief liegt, krumm liegt, gekippt liegt, das

00:19:40: ist der Sack.

00:19:41: So musst du den greifen, damit eben der nachgelagerte Prozess nicht kaputt geht.

00:19:46: Das bedeutet aber, wenn ich es richtig verstehe, ich bin jetzt ein zukünftiger Kunde,

00:19:53: habe solche Säcke, ich muss erstmal so ein paar Säcke bringen, damit ihr dranieren

00:19:57: könnt sozusagen.

00:19:58: Naja, das geht erstmal für eine Vielzahl von Säcken jetzt schon ohne, dass man neue

00:20:03: Säcke trainieren muss.

00:20:04: Wenn jetzt ein völlig neuer Sacktyp Camer, den wir noch nie gesehen haben, oder die Kamera

00:20:09: noch nie gesehen hätte, dann hat er die Möglichkeit, also das kann der, also die Robotterzelle

00:20:14: steht schon da, die ist schon produktiv und jetzt hat er plötzlich, kriegt er die Säcke

00:20:18: von einem Lieferanten aus, keine Ahnung, einem anderen Land und die haben deswegen eine andere

00:20:21: Farbe oder ein anderes Material und deswegen bleibt der Robotter stehen, weil er nichts

00:20:25: mehr findet, dann kann er in der Software direkt den Sack markieren, der Griff wird

00:20:30: ausgeführt und die Bilddaten werden dann praktisch in einem übergeordneten System

00:20:35: gespielt, wo dann wieder eine neue künstliche Ligenz erzeugt wird, sodass das beim nächsten

00:20:39: Mal dann automatisch funktioniert.

00:20:41: Ah krass, also das heißt, ihr habt vielfältige Anwendungsbereiche sozusagen, also ihr seid

00:20:48: jetzt nicht drauf aus, nur Automotive zu machen, jetzt zum Thema Eigenwerbung, jeder,

00:20:56: der solche Probleme hat, kann im Prinzip zu euch kommen, der mit Robotern was macht.

00:21:01: Ja, jeder kann zu uns kommen, wir suchen speziell Kontakt zum Maschinenbau, so einer Anlage

00:21:07: bauen.

00:21:08: Okay.

00:21:09: Und am liebsten zu denen, die schon ein bisschen Ahnung von Bildverarbeitung haben, weil

00:21:14: sie wissen, wie gut wir sind, aber im Grunde genommen wollen wir das in die Breite ziehen,

00:21:20: wir haben jetzt in den letzten 7 Jahren daran gearbeitet, im Automotive bekannt zu sein,

00:21:27: wir operieren heute fast ausschließlich in Südterstand mit ein paar Ausnahmen im Ausland,

00:21:32: in Belgien, in den Dänemark und in Tschechien und wir stehen aber dann auch am Anfang,

00:21:40: also wir denken, dass wir diese Lösung auch noch in anderen Ländern einsetzen können.

00:21:45: Ja, aber da kurz zur Frage, das weiß ich, du warst ja schon mal in einem anderen Podcast

00:21:50: zu Gast, Spielover, wer den anhören will, den verlinken wir in den sogenannten Show-Notes,

00:21:54: dann kann man auch mal reinhören.

00:21:56: Da hast du davon aber gesprochen, dass ihr schon, obwohl ihr noch vielleicht am Anfang,

00:22:04: ah nicht, am Anfang kann man nicht sagen, man hatte der erste Anlage, also euch gibt's

00:22:08: ja schon eine Weile.

00:22:09: Das ist ja auch das erste, das wir jetzt im Januar 7.

00:22:10: Geburtstag.

00:22:11: Genau, also nicht am Anfang, aber trotzdem habt ihr wahrscheinlich starke Konkurrenz

00:22:17: und in dem anderen Podcast sagt, ihr wollt auch internationalisieren.

00:22:21: Ja, wir wollen immer noch internationalisieren.

00:22:23: Wir haben, wir sind jetzt auch so weit, dass wir internationalisieren können, wir werden

00:22:32: im März, April werden wir Produkte über Bosch Rex Rot anbieten, die sind dann ohne Lichtheld,

00:22:42: nur Bildverarbeitung und künstliche Intelligenz.

00:22:44: Mehr darf ich im Moment glaube ich noch nicht sagen.

00:22:48: Aber dann tue es nicht.

00:22:50: Alles gut.

00:22:51: Und wir glauben aber, dass das eben der Weg ist, um eben Bekanntheit zu haben für die

00:22:56: Marke, die Wision Systems, auch über Südterstadt hinaus.

00:23:01: Und ja, schauen dann, dass wir da.

00:23:05: Wer ist also euer größter Konkurrent auf dem deutschen oder internationalen Markt?

00:23:10: Ist das was, was man kennt oder muss man da in der Thematik drin sein?

00:23:15: Also das ist ziemlich erschreckend, die industrielle Wildverarbeitung.

00:23:19: Community ist eigentlich sehr, sehr klein.

00:23:21: Man muss sich das so vorstellen, dass das in zwei Messerhallen, also die Lightmesse ist

00:23:26: die original Stuttgart und in zwei Messerhallen passen alle relevanten Anbieter.

00:23:32: Ja, okay, das ist ne große.

00:23:34: So, und es gibt im deutschen Markt gibt es ein, zwei große Anbieter.

00:23:40: Die größten sind aber aus Übersee, also aus den USA und aus Japan.

00:23:46: Und ich denke, in der gesamten Industrie bekommt man immer mehr auch Alternativprodukte

00:23:53: aus China angeboten.

00:23:54: Und ja, es gibt aber auch eine recht diverse Landschaft, also ich glaube, in Deutschland

00:24:00: sind es 1300 Unternehmen, die Wildverarbeitung machen.

00:24:03: Da sieht man das ziemlich viel.

00:24:06: verschiedene Lösungen gefordert sind und die allermeisten davon integrieren halt

00:24:15: Produkt in Systeme und das wollen wir künftig nicht mehr machen. Also wir wollen

00:24:22: praktisch unsere Produkte von der Stange wegverkaufen. Okay, verstehe. Ich will noch mal zurück,

00:24:28: ein bisschen noch mal in das Thema künstliche Intelligenz, KI eintauchen und daher gleich,

00:24:34: wenn ich jetzt aus unserem Gespräch schon was gelernt habe, würde ich jetzt mal die nächste

00:24:38: Freie Dicht ja eigentlich stellen wollte, beantworten und du sagst, ob ich es schon richtig

00:24:44: beantworte. Die nächste Frage wäre gewesen, was bringt KI in der industriellen Bildverarbeitung?

00:24:49: Wenn ich es jetzt beantworten müsste, nach dem was ich weiß, ist es A, es muss natürlich kein

00:24:57: Mensch mehr machen, logischerweise, weil es ein Roboter kann. Im Ergebnis ja. Im Ergebnis und

00:25:03: davor ist es so, dass auch der Roboter muss nicht mehr wirklich programmiert werden, weil dann

00:25:10: kann er ja nur eine begrenzte Anzahl von Bewegungen, da macht er ja genau das, was man programmiert hat

00:25:16: und dadurch, dass er über eine KI gesteuert wird, die von euch trainiert wurde, kann er das jetzt

00:25:22: alleine? Kann man das so grob schon beantworten oder ist es falsch? Der Kontersfoch er auch schon

00:25:27: alleine nur, es hat viel länger gedauert, ihm das beizubringen. Also ich versuche mal ein

00:25:34: Beispiel zu machen, wir haben uns mal Schriftzüge angeschaut auf einem Objekt, da stand halt

00:25:42: ein Wort und jetzt wollte der Kunde das Druckbild geprüft haben und das hatte er bis jetzt mit

00:25:48: traditionellen Bildverarbeitungsmethoden gemacht, das heißt er hat sich die Unterschiede im Grau

00:25:55: Weltbild angeschaut und da ist es super schwierig das so abzustimmen, dass man einen Durchsatz hat,

00:26:01: aber auch wirklich Fehler findet. Das dauert einfach viel, viel länger und heute braucht man und man

00:26:06: braucht dann Spezialisten, der sich mit der Kameratechnik auskennt und das Licht zur Kamera

00:26:11: richtig steht und die Farbe muss immer die gleich richtig sein und so weiter, das dauert

00:26:16: unendlich lange dann eine Lösung zu bauen, die reproduzierbar ein Ergebnis gibt und heute kann

00:26:24: man da im Grunde genommen einen mehr oder weniger Leinen hinstellen und dem sagt man hier guck

00:26:29: mal oder den Experten hinstellen, der das sowieso per Hand anguckt hinstellen und dem sagt mal

00:26:36: hey guck mal, markier mal was du da siehst und warum du denkst, dass das schlecht ist oder warum

00:26:40: es gut ist und dann macht er das einfach und danach kann das der Computer selber entscheiden

00:26:46: oder die KI selber entscheiden. Aber es braucht kein Experte wenn ich dich jetzt richtig verstanden

00:26:50: ist, du könntest mir jetzt sagen ich Matthias mach mal. Wenn ich dir erkläre was du machen kannst,

00:26:58: dann kriegst du das auch hin. Also ganz sicher. Also wie gesagt Joachim hat das heute auch gemacht.

00:27:05: Und wo siehst du also wenn das so versteht natürlich ist so ein bisschen es geht schneller,

00:27:11: es ist kostensparender im Output dann irgendwann weil man immer so viel Personal braucht. Also die

00:27:20: Diskussion über wegfallende Arbeitsplätze machen wir nicht auf weil ich glaube ja fest,

00:27:24: dass die woanders dann wieder entstehen. Ich kann das zurück spiegeln, also wir sind ja hier in

00:27:27: Deutschland und wir haben mit Leuten gesprochen die machen End of Line Prüfung, die schauen sich

00:27:31: Bauteile an und das ist alles man redet ja von der Baby Boomer Generation. Die gehen alle den nächsten

00:27:37: Jahre in Rente und die sagen hey wir freuen uns dass man Roboter oder Maschine den Job morgen macht,

00:27:44: weil dann gibt es die Firma morgen noch. Und ich kann das bestätigen weil viele von den, also ich

00:27:51: kenne sehr viele junge Leute, wir haben sehr viele junge Leute bei uns auch Unternehmen, die würden

00:27:55: diese Jobs nicht machen. Ja das verstehe und wenn wir jetzt da sind mit was bringt KI in der

00:28:04: industriellen Bildverarbeitung siehst du noch wo siehst du aktuell noch die größten Chancen,

00:28:10: größten Potenziale was was kommt da noch was kann da noch kommen oder also ich denke mal wir sind

00:28:18: ja noch am Anfang von KI oder? Das ist ja witzig ich habe vor kurzem mit jemandem gesprochen der

00:28:25: bei einem größeren Bildverarbeitung zu leben arbeitet und der sagte mir KI in der Bildverarbeitung

00:28:29: ist ja schon ein tot gerittenes Pferd das kann das kann das ist ja jetzt schon am Shopfloor

00:28:34: angekommen. Ich sehe das aber tatsächlich genauso wie du ich glaube dass das was man sich noch nicht

00:28:42: wirklich überlegt hat und wir haben da aber auch ein paar Beispiele die wir die wir die ich nennen

00:28:46: kann was das für eine Auswirkung hat auf den gesamten Produktionsprozess in so einer Anlage

00:28:54: eine der ersten Projekte die wir gemacht haben wo wir künstliche Intelligenz eingesetzt haben

00:28:59: da ist rausgekommen dass wir eben 100% Ausschuss erkannt haben und der Kunde der konnte das nicht

00:29:09: fassen und im Ergebnis hat die künstliche Intelligenz wirklich Fehler gefunden von den er nicht

00:29:17: wusste dass die da sind. Okay. Das heißt der konnte seinen kompletten Prozess relativ zügig

00:29:22: anpassen und ändern und darauf abstimmen dass er das eben besser fertigt und ich glaube das

00:29:32: ist das ist ein großer großer Mehrwert das muss man den Leuten aber erklären dass das passieren

00:29:36: kann dass viele viele viele der industriellen Kunden sind der Meinung sie kriegen eine fertige

00:29:42: Lösung hingestellt was das für einen Impact hat auf ihre Mitarbeiter und auf ihre Prozesse das

00:29:47: verstehen glaube ich einige noch nicht so ganz alles gut das heißt da gibt es auf jeden fall noch

00:29:58: potenzial dafür mehr mehr verständnis mehr Chancen dass die leute mehr diese potenziale Sehen zu

00:30:08: zu werben oder ja bisschen was auch ja und ich denke auch diese diese Ängste durch das

00:30:15: ist ja angesprochen mit Jobs und so weiter ich glaube wie du das das unbegründet ist also ich

00:30:21: denke dass Leute die mit mit mit solchen Software arbeiten die kriegen einen sehr einfachen Zugang

00:30:28: zu sehr komplexen Systemen und dadurch steigt der Mehrwert ihrer Arbeit also und das merkt man

00:30:36: einen daran wenn man mal genutzt benutzt dann ist es ja also ich meine nicht von Chatchi Bt

00:30:45: Ergebnisse produzieren lässt sondern es einfach benutzt als eine bessere Suchmaschine dann merkt

00:30:52: man ja dass man schneller zu einem besseren Ergebnis kommen kann wenn man die richtigen

00:30:56: Fragen stellt ich glaube weil du gerade sagst dass es da noch bisschen also trink ruhig gerne was weil

00:31:02: du gerade meinest leute sehen die potenziale noch gar nicht also es gibt ja auch diesen spruch und

00:31:09: ich also ich benutze die wie die so viel und es ist tatsächlich finde ich also es gibt ja diesen

00:31:17: spruch menschen werden nicht von Maschinen ersetzt sondern von Menschen die die Maschine bedienen

00:31:24: können sozusagen also die die KI bedienen können und also ich habe bekannt der Seite

00:31:29: wie die so ein scheiß ich gebe was ein und dann kommt nicht das was ich will und dann sage ich

00:31:34: halt naja es kommt halt drauf an was du eingibst also dieses prompt engineering sozusagen und ich

00:31:42: das ist glaube ich ich habe manchmal das gefühl KI ist zwar irgendwie in aller Munde aber trotzdem

00:31:50: immer noch eine bubble weil also ich kenne genauso viele leute dies benutzen aber ich kenne auch

00:31:55: leute die haben das wortschat chip die schon gehört aber die haben also ich habe vorhin in unserem

00:32:02: vorgespräch jetzt komme aus der musikbranche es gibt mittlerweile apps da sage ich schreibe ein

00:32:08: reggae song über x y kann sogar schon text reingehen dann kriege ich ein fertigen song aber ich

00:32:16: muss den trotzdem noch bearbeiten also ich kriege dann eine strophe in referent vielleicht wenn es

00:32:21: gut läuft eine bridge aber aber ich muss da trotzdem noch was machen und ich ja und viele wissen

00:32:27: gar nicht dass es das schon gibt und andere verteufeln zwar nicht das rauskommt was sie wollen

00:32:32: ich glaube also ich glaube wir als gesellschaft müssen das schon noch die mehrheit sehr lernen

00:32:39: damit umzugehen ich kann mir vorstellen dass es bei euch dann auch so ähnlich ist weil wenn eure

00:32:45: kunden teilweise die potenziale noch gar nicht sehen das ist mit sich jetzt auch das ist ein

00:32:51: guter vergleich ich denke dass das ist einfach neu und das ist noch gar nicht in der breite

00:32:59: angekommen ich denke leute die sowie du und ich wir sind in diesem in diesem start-up umfeld das ist

00:33:08: alles innovativ und alle benutzen das neuste zeug wir sehen dass wir kriegen das mit wir

00:33:14: nutzen es einfach selber oder verkaufen sein leute die es dann benutzen sollen und das ist

00:33:22: das ist aber das das krass immer noch an der spitze also meine mutter weiß nicht was ich tue sie

00:33:30: weiß auch nicht womit ich mein geld verdiene haufzache der popisch gesund und ihm geht es gut

00:33:35: die enkel sind glaube ich so dann eher im fokus ja cool ihr seid ja du meintest ihr seid hauptsächlich

00:33:45: in süddeutschland ihr habt auch in heidelberg gegründet da vielleicht noch die die frage also

00:33:51: warum seid ihr hier in süddeutschland geblieben oder habt ihr gegründet warum genau in heidelberg

00:33:58: und vor allem was denkst du wo geht eure reise als unternehmen hin was wünschst ihr

00:34:04: die zukunft aber auch so allgemein mit k.i. was was denkst du was erwartet uns da noch so

00:34:11: vielleicht erst die erste frage mit der gründung mit heidelberg dass mit der k.i. wird auf jeden

00:34:17: fall schneller also in allen bereichen das wird schon das wird schon einiges einiges bewegen

00:34:24: ja also wie so wie so heidelberg war die frage ja oder süddeutschland genau heidelberg warum

00:34:31: also christoph und ich wir sind in heidelberg angekommen kann man sagen wir haben beide

00:34:43: familie und wohnen beide dann auch in heidelberg und wir haben lustige weise dann diesen diesen

00:34:51: die nahmen gefunden heidelberg mangelman systems und das passt ganz gut auf unseren auto auto

00:34:57: steht dann immer hd hd vs das heißt das ist ein ganz ganz netter werblicher wiedererkennungswert

00:35:07: das zweite ist heidelberg ist großartig wenn man so wie wir aus eigener kraft unternehmen

00:35:14: aufbauen möchte weil wir sehr viele junge sehr gut ausgebildete spezialisten in dem

00:35:20: bereich haben die sich da ausprobieren wollen und auch können bei uns wir sind da sehr offen

00:35:25: und lassen leute sehr frei entscheiden und auch sehr früh in kundenprojekten arbeiten

00:35:30: und das hilft uns einfach am puls der zeit zu bleiben einfach schnell zu sein

00:35:35: es gibt mit sich ja noch andere gründe aber das erst mal das also wir sind zu faul zum umziehen

00:35:41: und er hat offensichtlich alles was er braucht und wir haben wir haben das dritter und wichtiger

00:35:50: grund ist wir haben wirklich auch einen nannen heidelberg gefressen das ist mit ein grund warum

00:35:55: wir ja mit der technologie park heidelberg gmbh und der wirtschaftsförderung hip-com ev

00:36:00: gegründet haben also jeder der hip-com ev noch nicht kennt googelt das mal damit ihr eine link

00:36:09: den seite finden hip steht für den heidelberg innovation park und kaum für community wir haben

00:36:14: das gemacht im zuge der koronakrise weil wir dachten dass mitarbeiten aus den unternehmen sich in

00:36:20: ihren fachlichen bereichen austauschen sollten da einfach in einem kleineren unternehmen du deine

00:36:27: expertise verlierst nur der einzige bist in deinem fach also das geht über alle bereiche und was

00:36:34: wir jetzt auch machen im bereich künstlich in sedigenz wir haben jetzt dort den heidelberg

00:36:38: k i dialog ins leben gerufen da wird die erste veranstaltung um 12. mert sein da sind alle alle

00:36:45: technisch interessierten aus forschung und industrie eingeladen an teilzunehmen weil wir denken

00:36:50: dass eben genau dieser austausch stattfinden muss nicht auf einem management level sondern auf

00:36:55: einem level der der der arbeitenden bevölkerung wenn es zu flapsig war das eben dass eben dass

00:37:05: eben dort die experten sich austauschen und miteinander vernetzen und aber also das ist

00:37:12: ein gemeinnütziger verein oder einfach ein verhalten hip-com ev es ist kein gemeinnütziger

00:37:23: verein der verein hat sich auf die farne geschrieben ein branchen netzwerk zu werden für

00:37:30: biotech und IT unternehmen und der namens eben geschuldet dass wir im heidelberg sehr viel

00:37:39: konversionsflächen haben und eine davon eben der heidelberg innovation park geworden ist

00:37:45: und das soll erste anlaufstelle sein eben für IT unternehmen die sich in heidelberg ansiedeln

00:37:52: wollen cool ja ich guck grad auf die zeit wie lange wir schon aufnehmen wir kommen so langsam

00:37:59: auf die zielgerade und benedikt wir haben eine eine kleine rubrik dafür gibt es auch ein klein

00:38:07: bambat in ich gleich ab fahr ab fahre und zwar stelle ich dir gleich drei fragen an benedikt

00:38:24: carolus das sind immer die gleichen drei fragen die wir den zukünftigen gästen stellen

00:38:30: eingangs habe ich gesagt k i leicht verständlich für jedermann jede frau deshalb die erste frage

00:38:38: wäre stell dir vor du machst eine vertretungsstunde in der grundschule und musst k i erklären was

00:38:46: sagst du das ist super gemein also mein ältester sohn ist jetzt gerade fünf das heißt ich habe

00:38:55: noch wenig schulerfahrung und der ist ganz fasziniert von siri der traut sich nicht ihr zu

00:39:02: sagen was ihr zu tun hat und deswegen ich kann mich noch nicht in die verlegenheit eben das

00:39:10: erklären zu müssen was künstliche intelligent ist das ist das ist schwierig zu sagen weil ich

00:39:20: nicht also kann ich nicht antworten macht nichts also ich habe auch ich meine die fragen haben wir

00:39:26: uns ja hier im team so ein bisschen ausgedacht ich wüsste bisher auch noch nicht ich könnte

00:39:33: vorstellen dass man sowas seit der intelligent die nicht lebt auf jeden fall die frage ist ja also

00:39:40: mit leben kann man es bestimmt machen aber die frage ist wie erklärst du hier und niemanden

00:39:43: der gerade die welt versteht wie die welt funktioniert das das ist das ist ja das das

00:39:50: ist ja das faszinierende also der älteste sohn der kam letzt kam vor einiger zeit heulen zu mir

00:39:57: und hat mir gesagt er will nicht mehr älter werden und dann habe ich ihn gefragt ja warum warum

00:40:02: denn nicht du bist doch noch klein muss aufwachsen und dann meinte er so ja ich habe ja nur noch zwei

00:40:09: oma's und ein opa und die nächsten die sterben das sollte dann ihr das heißt das heißt die logik

00:40:18: ist ja ist ja da auch schon noch ein bisschen anders deswegen würde ich mir sehr schwer tun da zu

00:40:23: erklären dann lass uns denn das element kind mal rausnehmen stell dir vor du erklärst jene jemanden

00:40:33: der nix mit computer zu tun hat der einfach komplett raus ist aus dieser barbe einfach du

00:40:41: erklärst jemanden ich erklär mal einer mutter was könnte genau okay dann erklär mal deiner

00:40:46: mutter was künstliche intelligent ist das dann lass uns so machen das ist sehr spannend ja also im

00:40:55: groß und ganz ist das ja eine statistische methode auf die auf die auf die auf informationen die dort

00:41:05: reingespielt wurden am schluss über über eben algorithmus entscheidet was ja und was nein ist

00:41:16: okay wenn ich jetzt nachfrage was ist ein algorithmus das könnte bestimmt von deiner mutter kommen die

00:41:25: muss ich software erklären guck mal mal da hast du da hast du dann händi und ein händi sagt dir

00:41:38: was du morgen machen musst weil es das weiß und zwar deswegen zum beispiel immer kühlschrank

00:41:44: beispiel dein händi weiß dass du alle waschprüfer ist groß dein händi weiß dass du alle vier

00:41:54: wochen waschprüfer bestellst ja also weiß es dass es auch in vier wochen waschprüfer bestellen

00:41:59: muss deswegen sagt es dir in vier wochen bestell waschprüfer ja lass mal so stehen also ich bin

00:42:07: deshalb tatsächlich stellen wir die frage hoffentlich in zukunft häufiger weil es ganz

00:42:12: unterschiedliche antworten gibt das heißt sehr spannend genau die zweite frage wäre wo in deinem

00:42:18: leben möchtest du niemals k i haben oder robotter k i und robotter ich finde immer dann schwierig

00:42:27: wenn man entscheidungen abgenommen bekommt also das liegt aber ich weiß nicht ob das ob das auch

00:42:35: auf andere dann immer adaptierbar ist ich habe ja aus dem grund auch ein unternehmen gegründet weil

00:42:39: ich selbst entscheidungen treffen möchte und ich halte immer dann verspür ich wenn man wenn

00:42:45: man entscheidungen sich sich abnehmen lässt egal welche geartete software und das kann eben auch

00:42:53: künstliche die gänze sein das das finde ich gut und werden ja im vorfeld auch darüber gesprochen

00:43:00: dort ist gesagt in der pflege ich gehe mal ein schritt weiter also wenn dann praktisch der der

00:43:05: der mein vater sagen wenn der computer entscheidet welcher patient jetzt welche behandlung bekommt

00:43:12: oder sowas dass das halte ich nicht für nicht für da wird es dann mir zu schwierig das sollte

00:43:20: schon in menschen scheinen also ich kann mir vorstellen also ich habe in meiner kindheit

00:43:26: jugend viele krankenhausaufenhalte gehabt und ich kann mir tatsächlich kann mir vorstellen dass

00:43:32: es vielleicht irgendwann mal robotter gibt die helfen patienten ins bett hoch zu heben dass das

00:43:37: nemer pflege und pfleggerin machen müssen oder dass es ein arzt der die entscheidung trifft welche

00:43:43: behandlung kommt irgendwelche grundlagen also daten hat natürlich aber so ich kann mir überhaupt

00:43:51: nicht vorstellen und will ich auch nicht dass da morgens ins zimmer ein robotter kommt der der

00:43:57: entscheidet was wir jetzt frühstücken genau oder stellt er schlimmer vor ich mein man ist älter und

00:44:03: liegt im bett und kann immer weit gehen und dann gibt es ja eben die leute die kommen und mit

00:44:08: ja auf ein gang ein paar schritte gehen oder nach einer op also ich habe da keine lust dass

00:44:13: dann robotter reinkommt mich aus dem bett hochhebt und ich damit ein robotter spazieren gehe

00:44:18: weiß ich so was kann ich mir überhaupt nicht vorstellen also das will ich nicht ich kann mir

00:44:23: vorstellen dass ein pflegger kommt mit einem robotter der ihm hilft mich aus dem bett zu nehmen

00:44:28: aber dann will ich mir den pflegger oder der pfleggerin reden und laufen und übungen machen so

00:44:33: als beispiel ich glaube ich habe irgendwo gesehen dass man für so demenzpatienten ein

00:44:39: gesprächspartner hat der dann praktisch wo man hat mit k i hat die dann mit denen redet

00:44:45: ich ich halte es dafür sehr schwierig da die grenze zu finden also glaubt es muss auch jeder

00:44:54: jeder und jede für sich selbst entscheiden unsere zwei antworten gibt es ja jetzt schon mal sehr

00:45:01: gut genau und die letzte der drei fragen in dieser rubrik das ist eine vielleicht einfache

00:45:07: auch für dich was sind deine top 3 k i anwendungen apps tools die du nutzt egal ob beruflich oder

00:45:18: privat und du die du auch empfehlen kannst wo sich mal wenn man so vielleicht ein einstieg

00:45:23: machen will schaut euch das doch mal an also für mich selbst nutze ich bt als bessere

00:45:31: suchmaschine glaube ich und natürlich kann ich die produkte von hd-wissenschafts wenn

00:45:40: es uns empfehlen für jeden der entweder qualitätsinspektionsaufgaben oder auch robotik

00:45:47: applikation automatisiert haben will in zukunft cool dann kommen wir jetzt zum so genannten

00:45:55: closing statement ich werde gleich ein timer anwerfen und in diesem timer sind 30 sekunden

00:46:07: nach 30 sekunden musst du zu ende sein in diesem closing statement wäre cool wenn du einfach

00:46:14: kurz ein statement zum thema k i also kann du kannst loswerden was dir zu dem thema wichtig ist

00:46:20: einzige bedingung keine werbung für eigene oder fremde projekte und produkte so der timer countdown

00:46:29: startet also was mir wichtig ist zum thema k i zu sagen ist es ist denke ich eine der wichtigsten

00:46:38: erfindungen oder eine der wertvollsten erungenschaften die wir in den letzten jahren jetzt sehr schnell und

00:46:45: sehr weit vorangetrieben haben die möglichkeiten werden immer größer werden und deswegen arbeitet

00:46:52: zusammen seit er offen lernt voneinander probiert es aus und schafft euch selbst sagt noch kurz

00:47:02: schafft euch den eindruck von den vorteilen ja benedigt vielen herzlichen dank liebe zuhörerinnen

00:47:13: zuhörer das war benedigt carolus von hd vision systems aus heidelberg schaut euch das unternehmen

00:47:21: an verlinken wir auch in den show notes den podcast indem wir schon zu gast war spillover

00:47:25: verlinken wir kauf kauf genau und ansonsten wenn dir noch was wichtig ist was wir verlinken sollen

00:47:33: machen wir das natürlich auch kommen ev zum beispiel vielen dank dass du da warst hat

00:47:40: spaß gemacht dass du unser wie du die vorhin selbst gezeichnet hast test kaninchen war in der

00:47:46: ersten folge ja hier drin wird zwar mit uns ein kleines studio genau vielen dank und kommt gut nach

00:47:54: hause und alle zuhörnend hört bei der nächsten folge wieder rein tschau