TwentyBN will Unternehmen mit unterschiedlich ausgeprägtem KI-Know-how in die Lage versetzen, neuronale Netze, Computer-Vision-Software und Videodaten mit maximaler Effizienz zu nutzen.
Die besondere Leistungsfähigkeit des neuronalen Netzwerks, das TwentyBN mit seinem 20BN Hyper Modell einsetzt, geht auf sein Training mit Millionen von kommentierten Videoclips in mehr als 1.000 Aktionsklassen zurück, die es international einzigartig bei der dynamischen Erkennung von Gesten und Aktionen macht.
Um die Daten für den Lernprozess des Modells aufzubereiten, hat TwentyBN die Crowd-Acting ™-Plattform entwickelt. Dieses KI-Filmstudio ist bereits weltweit im Einsatz und erfasst die Daten von etikettierten, benutzerdefinierten Videoclips, um sie für den weiteren Deep Learning-Prozess nutzbar zu machen und mit dem Software-Toolkit SDK individuell für die jeweilige Branchenanwendung und ihre Zwecke zum Einsatz zu bringen. Mit jedem hinzugefügten Video und seinen Daten werden die Kapazitäten des Modells stärker.
Gegründet wurde das Netzwerk von Twenty Billion Neurons (TwentyBN) von vier promovierten Informatikern im Umfeld der Universität Bielefeld in den 1990er Jahren, jeder für sich bereits ein ausgewiesener Experte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens. Zusammen ließen Ingo Bax, Florian Hoppe, Roland Memisevic und Christian Thurau sich mit ihrem Unternehmen 2015 in Berlin nieder, wo sie mit 2,5 Millionen US-Dollar eines Seed-Investors ihr KI-Projekt fortsetzten und unter anderem eine Anwendung für eine US-amerikanische Robotikfirma entwickelten.
Der Mitgründer Roland Memisevic hat in der stark produktionsorientierten Industrie in Deutschland seinen Standortvorteil für die KI-Entwicklung erkannt. KI-Anwendungen sind insbesondere bei selbstlernenden Systemen gut einsetzbar. Um Produktionsstraßen mit Robotik zu versehen, muss den Maschinen ein Verständnis des menschlichen Verhaltens angelernt werden, damit die Zusammenarbeit sicher und effektiv ist. Jedes mögliche Szenario muss berücksichtigt und in Verbindung mit Regeln gelernt werden, damit der Roboter im entscheidenden Moment richtig reagiert. Anwender der von TwentyBN entwickelten Technologien sind daher neben den in der Forschung führenden internationalen Universitäten vor allem die Top 40-Unternehmen der Automobil- und Konsumgüterbranche.
Ein zentraler Aspekt der KI-Modellierung ist das Erfassen visueller Eindrücke und optischer Daten. Das interaktive Computer-Sehen ist die Grundlage für die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine – bei Anwendungen zu Hause genau wie beim autonomen Fahren oder in Betrieben, die mithilfe von Robotern produzieren.
Die von TwentyBN entwickelten Deep Learning-Modelle sind in der Lage, sowohl Substantive als auch Verben zu erkennen, die eine visuelle Szene beschreiben. Eine handelsüblichen RGB-Kamera beobachtet die Szene einer Interaktion und berücksichtigt neben der grundlegenden Abfolge von einzelnen Aktionen auch deren Umgebung und Kontext.
Derartige intelligente Kameraerlebnisse, die aus den Crowd-Acting-Datensätzen von Twenty BN abgeleitet werden, machen ihren Einsatz auf IoT-Edge-Geräten besonders leistungsstark. Sie sind die Basis für KI-Bildklassifizierungssysteme, die ähnlich wie Menschen in der Lage sind, Handlungen sinnvoll zu verstehen. Sie ermöglichen berührungslose, gestenbasierte Schnittstellen, die Handbewegungen in Echtzeit und Fingerbewegungen in der Luft verfolgen können, um in der Automotive Industrie, dem Smart Home oder dem Einzelhandel eingesetzt zu werden.
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