Yeni uygulama, görsel verilerin de aralarında bulunduğu yapılandırılmamış ve yüksek boyutlu veriyle çalışabilen özel bir Makine Öğrenmesi (ML) ve derin öğrenme (deep learning) prensibine dayanıyor. Audi uzmanları, sistemin sac parçalarda hangi hatayı ve defoyu, bulacağını “öğrenmesi” için, sisteme milyonlarca görsel veri yükledi.
Milyonlarca görüntüyle “öğrendi”
Bu süreçte en büyük engel, yeterince geniş bir veri havuzu oluşturulması ve örnek görsellerin, etiketlenmesi oldu. Audi Ekibi, Ingolstadt’taki pres atölyesinden elde edilen birkaç terabaytlık örnek görsellerdeki hataları, piksel hassasiyetiyle sisteme “öğretmeyi” başardı. Artık, yazılım örneklerden bağımsız olarak hataları öğreniyor ve daha önce bilinmeyen yeni hataları bile tespit edebiliyor.
Yakın gelecekte, ML kullanılarak gerçekleştirilen kalite kontrol süreci, akıllı kameralar kullanılan mevcut sistemin yerini alacak. Ayrıca, ML yaklaşımı yeterli sayıda veri havuzu oluşturulduğunda, boya atölyelerinde hatta montaj sürecinde de kullanılabilecek.
