{"id":60844,"date":"2023-01-20T18:02:30","date_gmt":"2023-01-20T16:02:30","guid":{"rendered":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/?p=60844"},"modified":"2023-01-24T15:26:48","modified_gmt":"2023-01-24T13:26:48","slug":"der-sordi-hackathon-geht-in-die-heisse-phase-kick-off-fuer-die-entwicklungsteams-in-muenchen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/automotive\/2023\/01\/20\/der-sordi-hackathon-geht-in-die-heisse-phase-kick-off-fuer-die-entwicklungsteams-in-muenchen\/","title":{"rendered":"Der SORDI Hackathon geht in die hei\u00dfe Phase: Kick-off f\u00fcr die Entwicklungsteams in M\u00fcnchen"},"content":{"rendered":"\n<p>Die weltgr\u00f6\u00dfte industrielle KI-Challenge ist in vollem Gange: Gemeinsam haben die BMW Group, Microsoft und NVIDIA <a href=\"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/automotive\/2022\/11\/14\/taking-the-democratization-of-ai-to-the-next-level-der-sordi-hackathon\/\">zum hochdotierten SORDI.ai Hackathon<\/a> unter dem Motto \u201eTaking the democratization of AI to the next level\u201c eingeladen \u2013 und zahlreiche ambitionierte Unternehmen und Data-Scientist-Teams weltweit sind dem Aufruf gefolgt, um sich realen Computer-Vision (CV)-Herausforderungen in der industriellen Produktion zu stellen.<\/p>\n\n\n\n<p>Nun geht es f\u00fcr die spannenden, zukunftsweisenden und kreativen Projekte rund um k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in die zweite Phase: Am 16. Januar wurde den Finalisten der ersten Phase daf\u00fcr die Aufgabenstellung bei der Kick-off-Veranstaltung in der Microsoft-Zentrale in M\u00fcnchen von der BMW Group vorgestellt.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/sordi_kickoff_800x450.jpg\" alt=\"Gruppe von Teilnehmern des Hackathons\" class=\"wp-image-60845\" srcset=\"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/sordi_kickoff_800x450.jpg 800w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/sordi_kickoff_800x450-300x169.jpg 300w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/sordi_kickoff_800x450-768x432.jpg 768w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/sordi_kickoff_800x450-235x132.jpg 235w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/sordi_kickoff_800x450-400x225.jpg 400w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>In der Challenge sind L\u00f6sungen zur industriellen Objekterkennung und -erfassung auf Basis des umfangreichsten synthetischen Objektdatensatzes der BMW Group gefordert: Wer entwickelt den besten Algorithmus mit SORDI (Synthetic Object Recognition Dataset for Industries), der anhand von Kameradaten die Zahl der Kleinladungstr\u00e4ger (KLT)-Boxen an einem Produktionsstandort bestimmen kann?<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-embed-handler wp-block-embed-embed-handler\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Video Player\" src=\"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/videoplayer\/embed\/RE5fHwL\" class=\"c-video\" frameborder=\"0\" width=\"960\" height=\"540\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Einflie\u00dfen sollen Variablen wie Pl\u00e4tze ohne Box sowie leere Boxen und gef\u00fcllte Boxen (Erkennungsgenauigkeit) und weitere Kriterien wie Performance (z. B. bis zu welcher Framerate Videos in Echtzeit verarbeitet werden k\u00f6nnen).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"512\" src=\"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/Bild2-1024x512.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-60848\" srcset=\"https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/Bild2-1024x512.jpg 1024w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/Bild2-300x150.jpg 300w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/Bild2-768x384.jpg 768w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/Bild2-800x400.jpg 800w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/Bild2-400x200.jpg 400w, https:\/\/cm-edgetun.pages.dev\/de-de\/industry\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/01\/Bild2.jpg 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Abb.: Beispiele f\u00fcr leere (a) und gef\u00fcllte (b) KLT-Boxen sowie Visualisierungen der Racks unter verschiedenen Blickwinkeln in der Videodatei<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>In der Kooperation zur Challenge bringt die BMW Group neben dem SORDI-Datensatz ihre Industrie- und Prozessexpertise ein; NVIDIA steuert die Omniverse-Plattform und seine weltweit f\u00fchrende GPU-Technologie f\u00fcr KI-Anwendungen bei. Microsoft bringt mit Azure seine hyperskalierende Enterprise-grade Daten- und KI-Cloudplattform als Basis f\u00fcr die Erzeugung der synthetischen Daten wie auch das Training und Hosting der Bilderkennungsalgorithmen ein.<\/p>\n\n\n\n<p>An der ersten Phase des Hackathons haben sich insgesamt 810 internationale Teams mit 2.600 Teilnehmenden beteiligt und \u00fcber 2.400 Einreichungen \u00fcbermittelt. Unter den Top-Ten-Teams nach der Phase-1-Auswertung befinden sich ein Team aus Deutschland sowie weitere Teilnehmerteams aus Asien, die allesamt bereits sehr gute Werte bez\u00fcglich der Algorithmus-Genauigkeit erzielt haben. Mentor*innen von Microsoft und NVIDIA begleiten die Teams in der zweiten Phase.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Ziel ist, den SORDI-Datensatz f\u00fcr den industriellen Einsatz k\u00fcnftig noch besser zu nutzen, indem Modelle zur Objekterkennung auf der Grundlage von SORDI trainiert werden. Die Anwendungsbreite geht dabei weit \u00fcber reine Use-Case in der Automobilindustrie hinaus; vielmehr ist die Phase 2 der Challenge f\u00fcr jede Supply Chain auch in Branchen wie Manufacturing, Retail oder der Logistikindustrie relevant.<\/p>\n\n\n\n<p>Die zweite Phase des SORDI.ai Hackathons l\u00e4uft bis zum 13. Februar; am 6. M\u00e4rz erfolgt dann die Bekanntgabe der Gewinner*innen der Challenge, die \u00fcbrigens mit Preisgeldern in H\u00f6he von insgesamt 25.000 US-Dollar dotiert ist. Wir sind gespannt auf die Ergebnisse!<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Weiterf\u00fchrende Informationen: <\/strong>Mehr \u00fcber das SORDI.ai Dataset und aktuelle Open-Source-Projekte erfahren Sie unter <a href=\"https:\/\/sordi.ai\/\">sordi.ai<\/a> und auf <a href=\"https:\/\/github.com\/BMW-InnovationLab\">GitHub \u2013 BMW Innovation Lab<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die weltgr\u00f6\u00dfte industrielle KI-Challenge ist in vollem Gange: Gemeinsam haben die BMW Group, Microsoft und NVIDIA zum hochdotierten 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