AI.SEE™ ist eine KI-basierte Softwarelösung, die sich für die automatisierte Bildanalyse und Qualitätskontrolle in Laboren eignet. Sie nutzt fortschrittliches Deep Learning, um Mikroskopbilder präzise zu analysieren.

Wie wird AI.SEE™ in bestehende Laborsysteme integriert?

Über eine Retrofit-Integration lässt sich AI.SEE™ lässt sich nahtlos mit bestehende Mikroskopsysteme verknüpfen. Bei Digitalmikroskopen erfolgt die Integration ohne zusätzliche Hardware, während bei analogen Mikroskopen ein Kameraadapter für die Bildaufnahme verbaut wird. Das Mikroskop dient als bildgebendes System, das Bilder an die AI.SEE™ Software zur automatisierten KI-Analyse sendet. Die Bilder und Ergebnisse sind über ein angeschlossenes Tablet oder Computer einsehbar. Die Integration erfordert keine umfangreiche Umrüstung oder hohe Investition und ist benutzerfreundlich konzipiert.

Welche Vorteile bietet AI.SEE™?

AI.SEE™ erhöht durch KI-basierte Prozesse die Genauigkeit und Effizienz der Bildanalyse, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt den Analyseprozess erheblich. Anders als die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung ist AI.SEE™ in der Lage auch komplexeste Merkmale trotz rauschendem Hintergrund oder bei geringem Kontrast zu erkennen. Dabei ist es nicht nur problemlos möglich, große Datenmengen in hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, sondern die Lösung lernt mit jedem analysierten Bild dazu.

Welche Voraussetzungen gibt es für eine KI-Integration?

Die einzige Voraussetzung ist die Möglichkeit, Bildaufnahmen von den gewünschten Objektträgern und Merkmalen zu machen, die für das Training des KI-Modells verwendet werden können.

Was ist ein KI-Training?

Im KI-Training wird eine künstliche Intelligenz (KI) mithilfe großer Datenmengen – in diesem Fall Bilddaten – trainiert, um spezifische Muster und Merkmale zu erkennen und zu interpretieren. Für eine effektive Bildanalyse muss die KI mit einer Vielzahl von Bildern trainiert werden, die verschiedene Szenarien und Zustände darstellen. Dies ermöglicht es der KI, Genauigkeit und Zuverlässigkeit in der automatisierten Analyse zu erreichen und komplexe Aufgaben wie die Qualitätskontrolle im Labor effizient durchzuführen.

Qualitätsprüfung im Labor mit KI - präzise Analysen mit AI.SEE™

Was ist AI.SEE™?
AI.SEE™ ist eine KI-basierte Softwarelösung, die sich für die automatisierte Bildanalyse und Qualitätskontrolle in Laboren eignet. Sie nutzt fortschrittliches Deep Learning, um Mikroskopbilder präzise zu analysieren.
Wie wird AI.SEE™ in bestehende Laborsysteme integriert?
Über eine Retrofit-Integration lässt sich AI.SEE™ lässt sich nahtlos mit bestehende Mikroskopsysteme verknüpfen. Bei Digitalmikroskopen erfolgt die Integration ohne zusätzliche Hardware, während bei analogen Mikroskopen ein Kameraadapter für die Bildaufnahme verbaut wird. Das Mikroskop dient als bildgebendes System, das Bilder an die AI.SEE™ Software zur automatisierten KI-Analyse sendet. Die Bilder und Ergebnisse sind über ein angeschlossenes Tablet oder Computer einsehbar. Die Integration erfordert keine umfangreiche Umrüstung oder hohe Investition und ist benutzerfreundlich konzipiert.
Welche Vorteile bietet AI.SEE™?
AI.SEE™ erhöht durch KI-basierte Prozesse die Genauigkeit und Effizienz der Bildanalyse, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt den Analyseprozess erheblich. Anders als die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung ist AI.SEE™ in der Lage auch komplexeste Merkmale trotz rauschendem Hintergrund oder bei geringem Kontrast zu erkennen. Dabei ist es nicht nur problemlos möglich, große Datenmengen in hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, sondern die Lösung lernt mit jedem analysierten Bild dazu.
Welche Voraussetzungen gibt es für eine KI-Integration?
Die einzige Voraussetzung ist die Möglichkeit, Bildaufnahmen von den gewünschten Objektträgern und Merkmalen zu machen, die für das Training des KI-Modells verwendet werden können.
Was ist ein KI-Training?
Im KI-Training wird eine künstliche Intelligenz (KI) mithilfe großer Datenmengen – in diesem Fall Bilddaten – trainiert, um spezifische Muster und Merkmale zu erkennen und zu interpretieren. Für eine effektive Bildanalyse muss die KI mit einer Vielzahl von Bildern trainiert werden, die verschiedene Szenarien und Zustände darstellen. Dies ermöglicht es der KI, Genauigkeit und Zuverlässigkeit in der automatisierten Analyse zu erreichen und komplexe Aufgaben wie die Qualitätskontrolle im Labor effizient durchzuführen.