KI-Training 101: Wie wir bei MiViA unsere Modelle trainieren
Künstliche Intelligenz (KI) hat eine Revolution ausgelöst. Von der Automatisierung einfacher Aufgaben bis hin zur Lösung komplexer Probleme – KI-Modelle haben das Potenzial, nahezu jeden Aspekt unseres Lebens zu verändern. Aber wie entstehen solche Modelle? Und ganz konkret: Wie entstehen die KI-Modelle von MiViA? In diesem Blogbeitrag erläutern wir die Grundlagen und wesentlichen Schritte, die zur Entwicklung unserer Modelle erforderlich sind.
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Was ist KI-Training?
KI-Training ist der Prozess, bei dem ein Computermodell (oft ein neuronales Netzwerk) mit Daten gefüttert wird, um bestimmte Aufgaben zu erlernen. Dies kann das Erkennen von Mustern, das Treffen von Entscheidungen oder das Vorhersagen zukünftiger Ereignisse beinhalten. Das Ziel ist es, das Modell so zu trainieren, dass es selbstständig Aufgaben lösen kann, für die es ursprünglich nicht programmiert wurde.
Das Training von KI im Kontext der Mikrostrukturanalyse bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein KI-Modell, typischerweise ein maschinelles Lernmodell oder ein neuronales Netzwerk, darauf trainiert wird, spezifische Muster, Eigenschaften oder Anomalien in den Mikrostrukturen von Materialien zu erkennen und zu analysieren.
Durch das Training der Netze auf umfangreichen Datensätzen, können sie lernen, komplexe Muster und Merkmale zu erkennen, die für das menschliche Auge nicht offensichtlich sind. Parallel dazu werden maschinelle Lernmodelle entwickelt, die auf statistischen und probabilistischen Methoden basieren, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die in einer Vielzahl von Anwendungsfällen eingesetzt werden können.
Bei MiViA werden für jedes Analysemodul gezielt ML-Modelle trainiert und kombiniert sowie ein geeignetes Post-Processing entwickelt.
Schritt 1: Definition des Problems
Bei der Entwicklung von KI-Modellen für die Mikrostrukturanalyse ist die präzise Definition des zu lösenden Problems ein entscheidender Schritt. Dies beinhaltet die genaue Bestimmung der Art der Mikrostrukturen, die analysiert werden sollen und der spezifischen Aufgaben, die das KI-Modell erfüllen muss.
Ein gut definiertes Problem ermöglicht es, ein zielgerichtetes und effektives KI-Modell zu entwickeln, das spezifische, wertvolle Einblicke in die Mikrostrukturanalyse liefert.
Zum Beispiel wurden von MiViA bereits KI-Modelle erfolgreich darauf trainiert, bestimmte Gefügemerkmale in Metallen automatisch zu identifizieren und zu klassifizieren.
Wir verfolgen dabei den Ansatz, spezifische Analysemodule für einzelne Analysemethoden zu entwickeln und als Plattform zur Verfügung zu stellen. Sprich, für jede Methode werden zunächst die relevanten Input- und Output- Daten definiert unter Berücksichtigung der Anforderungen bestehender Normen und wissenschaftlicher Vorgehensweisen.
Schritt 2: Datensammlung und -vorbereitung
Daten sind das Herzstück jeder KI. Es wird ein umfangreicher Datensatz benötigt, der relevant für das Problem ist. Diese Daten müssen gesammelt, bereinigt und in ein Format gebracht werden, das von den KI-Modell verarbeitet werden kann. Dies kann das Entfernen von Duplikaten, das Füllen von fehlenden Werten oder das Konvertieren von Daten in numerische Formate umfassen.
Bezogen auf die Mikrostrukturanalyse müssen zunächst umfangreiche Datenmengen gesammelt werden, welche die Mikrostrukturen der zu analysierenden Materialien repräsentieren.
Diese Daten können aus hochauflösenden Bildern stammen, die mit Techniken wie der optischen Mikroskopie, Rasterelektronenmikroskopie (REM) oder Transmissionselektronenmikroskopie (TEM) aufgenommen wurden. Die Daten müssen dann für das Training vorbereitet werden, was die Normalisierung der Bildgrößen, die Konvertierung in ein geeignetes Format und möglicherweise das Annotieren bestimmter Merkmale oder Defekte umfassen kann.
Die meisten auf dem Markt existierenden Modelle im Bereich der metallographischen Schliffanalyse sind aufgrund der spärlichen Trainingsdatensätze stark in ihrer Aussagesicherheit begrenzt.
Eine ausreichend große Datenmenge an wissenschaftlich detailliert beschriebenen Mikrostrukturaufnahmen, die eine Entwicklung von allgemeinen Analysewerkzeugen ermöglichen, existiert zurzeit nur bei MiViA und wird ständig erweitert.
Schritt 3: Auswahl des Modells
Es gibt verschiedene Arten von KI-Modellen, darunter neuronale Netze, Entscheidungsbäume und Support-Vektor-Maschinen. Die Wahl des richtigen Modells hängt von der Art des Problems ab, das es zu lösen gilt.
Abhängig von der spezifischen Aufgabe – sei es die Identifizierung bestimmter Mikrostrukturtypen, die Erkennung von Defekten oder die Vorhersage von Materialeigenschaften – wird ein passendes KI-Modell ausgewählt.
Deep Convolutional Neuronal Networks (DCNNs) sind eine spezialisierte Form von tiefen Lernarchitekturen, welche besonders effektiv in der Verarbeitung visueller Informationen sind und was sie ideal für Anwendungen in der Bildanalyse macht.
Bei MiViA liegt daher der Fokus auf der Entwicklung und dem Training von Neuronalen Netzen, insbesondere DCNNs, sowie auf der Implementierung maschineller Lernmodelle. Diese Technologien ermöglichen es, die großen Datenmengen effizient zu analysieren und daraus präzise Vorhersagen abzuleiten.
Schritt 4: Training des Modells
In dieser Phase wird das KI-Modell mit den vorbereiteten Daten trainiert, um Muster und Beziehungen zu lernen. Dieser Prozess erfordert oft eine erhebliche Rechenleistung, insbesondere bei großen Datensätzen oder komplexen Modellen. Während des Trainingsprozesses passt das Modell seine internen Parameter an, um die Genauigkeit der Vorhersagen oder Entscheidungen zu verbessern.
Das ausgewählte Modell wird mit einer umfangreichen Sammlung von Mikrostrukturbildern trainiert, welche zuvor sorgfältig vorbereitet wurden, um dem Modell zu helfen, relevante Muster und Merkmale zu erkennen.
Während des Trainings lernt das Modell, feine Details und spezifische Charakteristika der Mikrostrukturen zu identifizieren und zu klassifizieren.
Dieser Lernprozess erfolgt bei MiViA durch die Anpassung der Gewichte innerhalb des neuronalen Netzwerks, basierend auf dem Feedback, welches das Modell für seine Vorhersagen erhält. Ein entscheidender Aspekt dabei ist die Vermeidung von Überanpassung (Overfitting), bei der das Modell zu spezifisch auf die Trainingsdaten zugeschnitten wird und seine Fähigkeit verliert, auf neuen, unbekannten Daten zu generalisieren. Um dies zu erreichen, werden Techniken wie die Aufteilung der Daten in Trainings- und Validierungssätze, die Anwendung von Regularisierungsmethoden und gegebenenfalls die Durchführung von Data Augmentation angewendet.
Das Ziel ist es, Modelle zu entwickeln, die nicht nur präzise und effizient Mikrostrukturen analysieren kann, sondern auch robust und zuverlässig bei der Anwendung auf neue, vielfältige Datensätze sind.
Schritt 5: Evaluation und Feinabstimmung
Nach dem Training wird das Modell evaluiert, um seine Genauigkeit und Effektivität bei der Analyse von Mikrostrukturen zu beurteilen. Dies geschieht in der Regel durch Tests mit einem separaten Datensatz, der nicht für das Training verwendet wurde. Basierend auf den Ergebnissen dieser Tests wird das Modell weiter angepasst und optimiert, um die Genauigkeit zu verbessern.
Auch bei MiViA dient die Analyse von Fehlern oder falschen Vorhersagen dazu, zu verstehen, in welchen Bereichen das Modell verbessert werden muss.
Einer der wichtigsten Schritte bei der Feinabstimmung ist die Anpassung der Hyperparameter des Modells, wie die Lernrate, die Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netzwerk oder die Anzahl der Bäume in einem Entscheidungsbaum-Ensemble.
Nach der Feinabstimmung wird das Modell erneut evaluiert, um sicherzustellen, dass die vorgenommenen Änderungen zu einer Verbesserung der Leistung geführt haben. Dieser Zyklus aus Evaluation und Feinabstimmung kann mehrmals durchlaufen werden, bis das Modell eine zufriedenstellende Leistung zeigt.
Schritt 6: Testing und Qualitätssicherung
In dieser Phase wird das Produkt einer Gruppe von realen Nutzern außerhalb des Entwicklungsteams zur Verfügung gestellt, um es in einer realen Umgebung zu testen. Das Ziel des Testings ist es, Feedback zu sammeln, unentdeckte Fehler zu identifizieren und die Benutzerfreundlichkeit des Produkts zu bewerten, bevor es offiziell auf den Markt gebracht wird.
Das Testing hilft dabei, das Produkt für den offiziellen Launch vorzubereiten, indem es sicherstellt, dass es den Bedürfnissen und Erwartungen der Endnutzer entspricht.
Eines der Hauptziele des Testings ist es, Fehler und Probleme zu identifizieren, die während der früheren Testphasen nicht erkannt wurden. Dies umfasst technische Fehler, Benutzerfreundlichkeitsprobleme und Leistungsprobleme.
Basierend auf dem Feedback und den gesammelten Daten nehmen die Entwickler Anpassungen am Produkt vor. Dies kann das Beheben von Fehlern, das Verbessern der Benutzeroberfläche oder das Hinzufügen neuer Funktionen umfassen.
Schritt 7: Implementierung und kontinuierliches Lernen
Sobald das Modell zufriedenstellend funktioniert, kann es in realen Anwendungsfällen eingesetzt werden, wie beispielsweise in der Qualitätskontrolle in der Fertigungsindustrie oder in der Materialforschung.
Im Anschluss daran ist es wichtig, das Modell kontinuierlich mit neuen Daten zu trainieren, um seine Genauigkeit und Relevanz zu erhalten.
Fazit
Die Entwicklung von KI-Modellen ist ein spannender und dynamischer Prozess, der das Potenzial hat, viele Aspekte unseres Lebens zu verbessern.
Durch das Verständnis der Grundlagen und das Befolgen der oben beschriebenen Schritte, können leistungsfähige und effektive KI-Modelle entwickelt werden, die echte Probleme lösen.
Das KI-Training im Bereich der Mikrostrukturanalyse bietet mehrere Vorteile, darunter die Fähigkeit, große Mengen an Bilddaten schnell und konsistent zu analysieren, die Erkennung subtiler Muster, die für das menschliche Auge schwer zu identifizieren sind, und die Möglichkeit, kontinuierlich aus neuen Daten zu lernen und die Analysegenauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
