Method for Operating an Artificial Intelligence System and System with an Artificial Intelligence System

Simple SummaryContent extracted from patent full text and abstract with AI.

This invention introduces a method and system for training and operating an artificial intelligence (AI) system using image data. The core idea is to train the AI with abstracted synthetic images and later apply it to real-world images that have been abstracted in a similar way. This enables the AI to better handle the differences between synthetic and real-world data, improving its performance when processing real images.

Use CasesContent extracted from patent full text and abstract with AI.

• Training AI models for image recognition or analysis where large datasets of labeled real images are unavailable or costly to obtain.
• Improving AI performance in applications such as automated quality inspection in manufacturing by using simulated images for training.
• Medical imaging analysis where synthetic data can be utilized for initial training and real patient images are later analyzed using the trained AI system.
• Autonomous vehicles, where simulated driving environments can be used to train perception systems before deploying them on real road images.

BenefitsContent extracted from patent full text and abstract with AI.

• Reduces reliance on large amounts of real-world image data for training, saving costs and time.
• Enhances the transferability and effectiveness of AI models from synthetic training environments to real-world scenarios.
• Improves AI system performance when handling the variability and complexity of real images.
• Enables faster development and deployment of AI solutions in fields where real data is limited or difficult to acquire.

Technical Classifications (CPCs)

Inventors & Applicants

Patent Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines künstliche Intelligenz-Systems (300),wobei das künstliche Intelligenz-System (300) - in einem Trainingsschritt - ausgehend von synthetisch erzeugten Bilddaten (105) trainiert wird, wobei die synthetisch erzeugten Bilddaten (105) mittels einer ersten Abstraktionsfunktion (106) abstrahiert werden, um synthetisch erzeugte, abstrahierte Bilddaten (107) zu erhalten und das künstliche Intelligenz-System basierend auf den synthetisch erzeugten, abstrahierten Bilddaten (107) trainiert wird, um ein trainiertes künstliche Intelligenz-System (300) zu erhalten;wobei - in einem dem Trainingsschritt (100) nachfolgenden Anwendungsschritt (200) - reale Bilddaten (201) bereitgestellt werden, die durch Aufnahme eines realen Bilds erzeugt sind, wobei die realen Bilddaten (201) mittels einer zweiten Abstraktionsfunktion (202) abstrahiert werden, um reale, abstrahierte Bilddaten (203) zu erhalten und die realen, abstrahierten Bilddaten (203) dem trainierten künstliche Intelligenz-System (300) zugeführt werden.