| Re:Auch das ist wieder nur schäbiger Clickbait... |  |
>Jetzt mal komplett unabhängig von TESLA und diesem konkreten Fall:
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>>Eine KI mit unterschiedlicher Sensorik zu trainieren ist viel schwieriger als bei einheitlichen Sensoren.
>
>Ist das so?
>Ich würde vermuten dass Orthogonalität der Eingabedaten eher sehr vorteilhaft ist. Zumindest hatte ich diesen Eindruck als ich noch mit Meßtechnikern in meinem Studium zu tun hatte. Schon in der Mathematik ist es etwas was man grundsätzlich haben will.
Heterogene Sensorendaten sind immer schwieriger zu verbarbeiten. Man muss die unterschiedlichen Sensordaten ja kombinieren und das skaliert halt schlechter, als bei einheitlichen Sensoren. KI lernt ja anhand von Mustern.
Sowas sagen zumindest die KI "Experten".
ChatGPT schreibt ähnliches.
Ja, ein KI-Training mit zwei unterschiedlichen Sensoren ist in der Regel aufwändiger als mit zwei gleichartigen Sensoren. Hier sind einige Gründe dafür:
1. **Datenfusion**: Unterschiedliche Sensoren liefern Daten in verschiedenen Formaten, Einheiten oder Auflösungen. Die Daten müssen vorverarbeitet und gegebenenfalls normalisiert oder synchronisiert werden.
2. **Feature-Extraktion**: Die relevanten Merkmale aus unterschiedlichen Sensortypen müssen getrennt extrahiert und kombiniert werden. Das kann komplexer sein als bei gleichartigen Sensoren, die ähnliche Merkmale liefern.
3. **Modellkomplexität**: Das KI-Modell muss lernen, die verschiedenen Sensordaten sinnvoll zu kombinieren. Bei gleichartigen Sensoren kann das Modell oft einfacher skaliert werden, indem es Muster aus denselben Datenquellen erkennt.
4. **Kalibrierung und Fehlerquellen**: Unterschiedliche Sensoren haben unterschiedliche Messgenauigkeiten, Verzögerungen und Störanfälligkeiten. Diese Unterschiede müssen durch Kalibrierung oder spezielle Algorithmen berücksichtigt werden.
5. **Trainingsdatensätze**: Falls keine ausreichend große Menge an gelabelten Daten existiert, kann das Training mit heterogenen Sensordaten schwieriger sein, da es mehr Variabilität gibt und möglicherweise separate Modelle oder spezielle Architekturen (z. B. Multi-Modal-Netzwerke) benötigt werden.
Zusammenfassend: Ein Training mit zwei unterschiedlichen Sensoren erfordert mehr Vorverarbeitung, Anpassungen und Modellarchitektur als mit zwei gleichartigen Sensoren, weshalb es als aufwändiger gilt.