Machine Learning Pipeline Supports AI-based Applications

Der Artikel geht auf die komplexen Herausforderungen bei der Entwicklung von KI-basierten Systemen zur Wahrnehmung von Maschinenumgebungen für Off-Highway-Anwendungen ein und beleuchtet die Beschränkungen konventioneller regelbasierter Systeme in dynamischen, unstrukturierten Umgebungen. Es betont die Vorteile des maschinellen Lernens beim Lernen aus großen Datensätzen und beim Erkennen komplexer Zusammenhänge. Kern des Artikels ist die Präsentation einer spezialisierten ML-Ops-Pipeline, die einen strukturierten, automatisierten Workflow für Datenaufbereitung, Annotation und KI-Optimierung bietet. Diese Pipeline adressiert zentrale Herausforderungen wie die Black-Box-Natur der KI, Datenqualität und -quantität sowie die Verifizierung und Validierung von Modellen. Der Artikel veranschaulicht anhand eines realen Projekts, der Initiative DigiEcoQuarry, die praktische Anwendung dieser Pipeline zur Verbesserung der Sicherheit und Effizienz im Steinbruchbetrieb. Der Einsatz von Tools wie Databricks, TensorFlow und MLflow ist detailliert und zeigt, wie sie zur Reproduzierbarkeit, Effizienz und Transparenz der KI-Entwicklung beitragen. Der Artikel schließt mit einer zukunftsorientierten Perspektive auf die Zukunft der ML-Ops-Pipelines, wobei die Notwendigkeit der Integration neuer Sensortechnologien und der Entwicklung von Sicherheitsstandards betont wird, um die Robustheit und Sicherheit von KI-Systemen in Off-Highway-Anwendungen zu gewährleisten.