Synthetic Data für industrielle KI
Synthetische Trainingsdaten für KI, wenn seltene Fehler oder zu wenig Fehlerbilder vorhanden sind – 2D- und 3D-basiert.
Das Problem: zu wenig Daten für gutes KI-Training
Ein häufiges Hindernis in industriellen KI-Projekten ist die Datenlage. Gute Teile gibt es meist im Überfluss, Fehler hingegen sind selten – und genau die müssen erkannt werden. Seltene Fehler lassen sich oft aus Sicherheits-, Kosten- oder Verfügbarkeitsgründen nicht gezielt erzeugen.
Die Lösung: relevante Daten gezielt erzeugen
Synthetic Data erzeugt Daten kontrolliert und reproduzierbar. Fehlerbilder, Bauteile und Umgebungsbedingungen können virtuell modelliert und variiert werden, um Trainingsdatensätze zu erweitern und die Datenbasis für KI-Modelle zu verbessern.
2D- und 3D-basierte Verfahren werden eingesetzt; für die 3D-Modellierung und Szenengenerierung kann beispielsweise Blender verwendet werden. Entscheidend ist die sinnvolle Kombination aus realen Daten, synthetischen Daten und geeigneten Validierungsstrategien.
Erfahrung aus der angewandten Forschung: 2025 Co-Autor der Publikation „Synthetic Data Generation for AI-Based Quality Inspection of Laser Welds in Lithium-Ion Batteries“ (Sensors).
Typische Anwendungen
- Fehlerbilder erzeugen, die in der Realität selten sind
- Computer-Vision-Modelle mit erweiterter Datenbasis trainieren
- seltene Fehlerklassen abbilden
- Datensätze für KI-Training ergänzen
- neue Bauteilvarianten simulieren
Technologie
- 2D-Bildkomposition und Variation
- 3D-Modellierung und Szenengenerierung (z. B. Blender)
- kontrollierte Fehler- und Variantenmodellierung
- Variation von Perspektive, Beleuchtung und Position
- Training und Validierung von KI-/Deep-Learning-Modellen
- Kombination synthetischer und realer Trainingsdaten
Ablauf
Fehlerbilder und Datenbedarf definieren → 2D-/3D-Datenquelle aufbauen → Fehler und Varianten modellieren → synthetische Datensätze erzeugen → mit realen Daten kombinieren → Modelle trainieren und mit realen Prüfdaten validieren.
Ergebnis und Nutzen
- KI-Training trotz seltener Fehler möglich
- bessere Abdeckung relevanter Fehlerklassen
- geringere Abhängigkeit von verfügbaren realen Fehlerdaten
- reproduzierbare Datengenerierung
Verwandte Leistungen
FAQ zu Synthetic Data
Was ist Synthetic Data?
Synthetic Data sind künstlich erzeugte Daten – etwa Bilder –, die reale Daten ersetzen oder ergänzen. Sie werden beispielsweise aus 2D-Modellen oder 3D-Szenen erzeugt und für das Training von KI-Modellen genutzt.
Wann lohnt sich Synthetic Data?
Wenn zu wenige oder gar keine realen Daten vorliegen, wenn Fehler selten oder schwer reproduzierbar sind oder wenn bestimmte Fehlerbilder aus Kosten- und Sicherheitsgründen nicht erzeugt werden können.
Ersetzt Synthetic Data reale Daten?
Nein, in der Regel nicht vollständig. Der größte Nutzen entsteht aus der Kombination von realen und synthetischen Daten mit einer geeigneten Validierungsstrategie.
Wie erzeugt man synthetische Bilddaten?
Synthetische Bilder lassen sich aus 2D-Bildkompositionen oder aus 3D-Modellen und simulierten Szenen erzeugen. Für 3D-Modellierung kann beispielsweise Blender eingesetzt werden.
Fehlen Ihnen Daten für ein KI-Projekt?
Beschreiben Sie kurz, welche Fehler oder Bauteile abgebildet werden sollen. Gemeinsam prüfen wir, ob Synthetic Data die Datenbasis sinnvoll erweitern kann.