KI für Ihr Unternehmen – Jetzt Demo buchen

Kompakte KI-Lösung zur Verbesserung der Benutzeroberflächenerkennung

Kategorien:
No items found.
Freigegeben:
January 10, 2025

KI sauber im Unternehmen integrieren: Der 5-Schritte-Plan

Von der ersten Idee bis zur voll integrierten KI-Lösung – strukturiert, sicher und mit messbarem Erfolg

1
🎯

Strategie & Zieldefinition

Wir analysieren Ihre Geschäftsprozesse und identifizieren konkrete Use Cases mit dem höchsten ROI-Potenzial.

✓ Messbare KPIs definiert

2
🛡️

Daten & DSGVO-Compliance

Vollständige Datenschutz-Analyse und Implementierung sicherer Datenverarbeitungsprozesse nach EU-Standards.

✓ 100% DSGVO-konform

3
⚙️

Technologie- & Tool-Auswahl

Maßgeschneiderte Auswahl der optimalen KI-Lösung – von Azure OpenAI bis zu Open-Source-Alternativen.

✓ Beste Lösung für Ihren Fall

4
🚀

Pilotprojekt & Integration

Schneller Proof of Concept mit nahtloser Integration in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und Workflows.

✓ Ergebnisse in 4-6 Wochen

5
👥

Skalierung & Team-Schulung

Unternehmensweiter Rollout mit umfassenden Schulungen für maximale Akzeptanz und Produktivität.

✓ Ihr Team wird KI-fit

Inhaltsverzeichnis

    mindverse studio – Ihre Plattform für digitale Effizienz

    Optimieren Sie Prozesse, automatisieren Sie Workflows und fördern Sie Zusammenarbeit – alles an einem Ort.
    Mehr über Mindverse Studio erfahren

    Kompaktes KI-Modell zur GUI-Erkennung revolutioniert Computer-Interaktion

    Ein neues, kompaktes KI-Modell zur grafischen Benutzeroberfläche (GUI)-Erkennung könnte die Interaktion mit Computern grundlegend verändern. Das Modell mit dem Namen PTA-1, entwickelt von AskUI, besticht durch seine geringe Größe von nur 270 Millionen Parametern. Damit ist es deutlich kleiner als vergleichbare Modelle und ermöglicht den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen, wie beispielsweise Edge-Geräten.

    Leistung im Fokus: PTA-1 übertrifft größere Modelle

    Trotz seiner kompakten Größe zeigt PTA-1 beeindruckende Leistung. Es übertrifft in Benchmarks sogar deutlich größere Modelle wie Qwen2-VL-7B-Instruct, welches über 8,29 Milliarden Parameter verfügt. Dies ist ein bemerkenswerter Fortschritt im Bereich der GUI-Erkennung und unterstreicht das Potenzial von effizienten KI-Modellen.

    Minimaler Speicherbedarf: PTA-1 benötigt weniger als 1 GB

    Ein weiterer Vorteil von PTA-1 ist der geringe Speicherbedarf von unter 1 GB. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz von KI-gestützter GUI-Erkennung auf Geräten mit begrenztem Speicherplatz, wie Smartphones, Tablets oder Embedded Systems. Die geringe Größe und der minimale Speicherbedarf machen PTA-1 zu einer attraktiven Lösung für eine Vielzahl von Anwendungen.

    Anwendungsbereiche: Von der Automatisierung bis zur Barrierefreiheit

    Die Anwendungsbereiche für ein solch kompaktes und leistungsstarkes GUI-Erkennungsmodell sind vielfältig. Es könnte beispielsweise zur Automatisierung von Aufgaben, zur Verbesserung der Barrierefreiheit von Software oder zur Entwicklung neuer Interaktionsformen mit Computern eingesetzt werden. Die Möglichkeit, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten auszuführen, eröffnet zudem neue Perspektiven für Anwendungen im Bereich des Internet of Things (IoT).

    Ausblick: KI-gestützte GUI-Erkennung am Rande des Durchbruchs

    Die Entwicklung von PTA-1 markiert einen wichtigen Schritt in Richtung einer breiteren Anwendung von KI-gestützter GUI-Erkennung. Die Kombination aus kompakter Größe, hoher Leistung und geringem Speicherbedarf macht das Modell zu einem vielversprechenden Kandidaten für zukünftige Anwendungen. Es bleibt abzuwarten, wie sich diese Technologie weiterentwickelt und welche neuen Möglichkeiten sich daraus ergeben werden. Experten sehen in der Entwicklung von PTA-1 einen wichtigen Meilenstein und erwarten in naher Zukunft weitere Fortschritte in diesem Bereich.

    Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen

    Trotz der vielversprechenden Ergebnisse gibt es auch Herausforderungen bei der Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen zur GUI-Erkennung. Die Robustheit gegenüber verschiedenen GUI-Designs und die Fähigkeit, dynamische Veränderungen in der Benutzeroberfläche zu verarbeiten, sind wichtige Aspekte, die weiter erforscht werden müssen. Zukünftige Entwicklungen könnten sich auf die Verbesserung der Genauigkeit und Geschwindigkeit der Erkennung sowie auf die Entwicklung von spezialisierten Modellen für spezifische Anwendungsfälle konzentrieren. Die Integration von solchen Modellen in bestehende Systeme und die Sicherstellung der Datensicherheit sind weitere wichtige Punkte, die in der zukünftigen Forschung berücksichtigt werden müssen.

    Bibliographie: https://e2e.ti.com/support/sensors-group/sensors/f/sensors-forum/1311004/iwr6843aopevm-radar-only-detects-dynamic-obstacles

    Artikel jetzt als Podcast anhören

    Kunden die uns vertrauen:
    Arise Health logoArise Health logoThe Paak logoThe Paak logoOE logo2020INC logoEphicient logo
    und viele weitere mehr!

    Bereit für den nächsten Schritt?

    Das Expertenteam von Mindverse freut sich darauf, Ihnen zu helfen.
    Herzlichen Dank! Deine Nachricht ist eingegangen!
    Oops! Du hast wohl was vergessen, versuche es nochmal.

    🚀 Neugierig auf Mindverse Studio?

    Lernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.

    🚀 Demo jetzt buchen