waarom echte data niet genoeg is bij het trainen van AI-modellen

Voor het trainen van AI-modellen - om objecten te herkennen, defecten te detecteren en taken te automatiseren met behulp van machine vision - zijn meestal enorme datasets nodig. Deze datasets moeten nauwkeurig gelabeld zijn en een verscheidenheid aan omstandigheden uit de echte wereld bevatten; denk aan verschillende belichting, hoeken en defecten. Het verzamelen en labelen van deze data is echter zeer tijdrovend en duur, vooral in industriële omgevingen.

Het verzamelen van beelden van zeldzame defecten kan bijvoorbeeld maanden of zelfs jaren duren omdat deze defecten net weinig voorkomen. Bovendien is het handmatig labelen van beelden arbeidsintensief en vatbaar voor menselijke fouten. De oplossing? Synthetische data.

Synthetische data zijn kunstmatig gegenereerde beelden die de omstandigheden in de echte wereld nabootsen. Voor machine vision betekent dit het creëren van natuurgetrouwe, fotorealistische beelden met behulp van 3D-modellering en rendering technieken. Deze beelden kunnen verschillende productieprocessen, machines, omgevingen en zelfs specifieke soorten defecten simuleren.

1. Oneindige variatie van data

Eén van de grootste voordelen van synthetische data is de mogelijkheid om oneindig veel variaties van beelden te genereren. In tegenstelling tot echte gegevens, waar je beperkt wordt door fysieke beperkingen, kun je met synthetische gegevens vrijwel onbeperkte versies van een scène maken. Heb je duizenden afbeeldingen nodig van bouten met kleine onregelmatigheden in het oppervlak? Synthetische data kunnen deze in enkele minuten produceren. Dankzij deze variëteit kan het AI-model leren hoe het objecten of defecten vanuit elke mogelijke hoek, onder verschillende belichtingen en onder verschillende omstandigheden kan detecteren.

2. Sneller data genereren

In plaats van maanden te wachten om voldoende echte data van op de fabrieksvloer te verzamelen, kunnen synthetische data in een fractie van de tijd worden gegenereerd. Hierdoor kunnen AI-modellen heel wat sneller worden getraind en sneller in productie worden genomen. Fabrikanten kunnen verschillende scenario's simuleren en gelabelde data produceren voor zeldzame randgevallen, zoals een defect onderdeel, waarvan het jaren kan duren voordat ze in werkelijkheid worden waargenomen.

3. Kostenefficiëntie

Het genereren van echte data van assemblage- of productielijnen kan extreem kostbaar zijn. Het vereist stilstand van apparatuur, toegewijd personeel en vele uren handmatig labelen van gegevens. Met synthetische gegevens zijn deze kosten aanzienlijk lager. 3D-modellen van machines, onderdelen of productiesystemen kunnen worden hergebruikt en aangepast om meerdere datasets te maken. Omdat synthetische data automatisch gelabeld worden, is handmatige annotatie bovendien overbodig, wat extra tijd en geld bespaart.

4. Training op edge cases

Bepaalde soorten storingen of defecten zijn zeldzaam, maar moeten wel worden gedetecteerd. Het verzamelen van data voor deze gebeurtenissen in de echte wereld kan jaren duren of kan zelfs nooit plaatsvinden tijdens testfases. Met synthetische data kunnen deze zeldzame gebeurtenissen echter eenvoudig worden gerepliceerd en gemodelleerd, waardoor het AI-systeem waardevolle trainingsdata krijgt en accurater kan worden getraind.

5. Verbeterde robuustheid van het model

Een van de belangrijkste uitdagingen van echte machine vision systemen is de variabiliteit in de gebruiksomstandigheden. Veranderingen in de belichting, occlusies, verschillende camerahoeken en productvariaties kunnen allemaal invloed hebben op de prestaties van een vision-systeem. Met synthetische data kunnen AI-modellen trainen onder een groot aantal omstandigheden, zodat ze betrouwbaar presteren in verschillende omgevingen. Door verschillende operationele instellingen te simuleren, wordt het model robuuster en kan het onverwachte situaties op de fabrieksvloer aan.

Hoewel synthetische data enorme voordelen bieden, zijn er ook enkele uitdagingen. Eén van de belangrijkste zorgen is dat synthetische gegevens de werkelijke omstandigheden mogelijk niet perfect nabootsen. Om dit op te lossen, gebruiken we een combinatie van synthetische en echte data om AI-modellen te verfijnen. Deze hybride aanpak zorgt ervoor dat modellen niet alleen snel worden getraind, maar ook goed presteren in de echte wereld.

Naarmate de vraag naar automatisering in de maakindustrie toeneemt, zal het gebruik van synthetische data - om AI-modellen voor machine vision te trainen - blijven toenemen. Door het verzamelen van data te versnellen, de kosten te verlagen en robuuste AI-modellen mogelijk te maken, zullen synthetische data een cruciale rol spelen bij het transformeren van industriële processen. Het stelt bedrijven in staat om zeer betrouwbare machine vision systemen te implementeren die naadloos kunnen functioneren in dynamische en uitdagende productieomgevingen, wat uiteindelijk de efficiëntie en kwaliteit over de hele linie ten goede komt.

Met synthetische data is de toekomst van machine vision in de industrie niet alleen sneller, maar ook slimmer.