AWS DeepLens (Version 2019) kommt nach Deutschland und in weitere Länder

Auf der re:Invent 2017 haben wir die weltweit erste Machine Learning (ML) Videokamera, AWS DeepLens vorgestellt. Diese legt ML in die Hände von Entwicklern und zwar buchstäblich mit einer voll programmierbaren Videokamera, Tutorials, Code und vorgeschulten Modellen, die darauf abzielen, ML-Fähigkeiten zu erweitern. Mit AWS DeepLens ist es möglich, nützliche ML-Projekte zu erstellen, ohne einen Doktor in Informatik oder Mathematik haben zu müssen und jeder mit angemessenem Entwicklungshintergrund kann es nutzen.

Ich freue mich, Ihnen heute mitteilen zu können, dass AWS DeepLens (Version 2019) jetzt zur Vorbestellung für Entwickler in Kanada, Europa und Japan verfügbar ist, und zwar auf den folgenden Webseiten:

• Amazon.ca
• Amazon.de
• Amazon.es
• Amazon.fr
• Amazon.it
• Amazon.co.jp
• Amazon.co.uk

Wir haben einige Optimierungen am Gerät vorgenommen, um Ihr Erlebnis noch weiter zu verbessern:

• Eine optimierte Onboarding-Verarbeitung, sodass Sie schnell mit ML durchstarten können.
• Support für Intel-RealSense-Tiefensensor, mit dem Sie fortgeschrittene ML-Modelle mit höherer Genauigkeit erstellen können. Sie können Tiefendaten zusätzlich zu 2-D-Bildeingaben nutzen.
• Support für den Intel Movidius Neural Compute Stick für jene, die zusätzliche KI-Performance mithilfe externer Intel-Beschleuniger erreichen wollen.

Die Version 2019 kommt mit integriertem SageMaker Neo, mit dem Kunden Modelle einmal trainieren und dann mit bis zu 2-facher Performanceverbesserung laufen lassen können.

Zusätzlich zu den Geräteverbesserungen haben wir außerdem erheblich in die Entwicklung von Inhalten investiert. Wir haben Bedienungsanleitungen zur Erstellung von ML für interessante Applikationen hinzugefügt, so wie Sicherheit am Arbeitsplatz, Sentimentanalyse, wer trinkt den meisten Kaffee usw. Wir machen ML zugänglich für alle, die lernen und Ihre Fähigkeiten entwickeln wollen, während sie spaßige Applikationen entwickeln.

Im Laufe des letzten Jahres haben wir viele Anfragen von Kunden aus Kanada, Europa und Japan erhalten, die fragten, wann wir AWS DeepLens in ihrer Region lancieren. Wir freuen uns, die heutige Nachricht verkünden zu können.

„Wir heißen die allgemeine Verfügbarkeit von AWS DeepLens auf dem japanischen Markt willkommen. Unsere Entwicklergemeinde und Entwickler in Japan werden begeistert sein, die Einführung von Deep Learning-Technologien zu beschleunigen“, sagten die leitenden Akteure für den Geschäftszweig Japan AWS User Group AI, Daisuke Nagao und Ryo Nakamaru.

ML für alle

Amazon und AWS haben eine lange Tradition mit ML- und DL-Tools auf der ganzen Welt. In Europa haben wir 2013 in Berlin ein ML-Entwicklungszentrum eröffnet, wo Entwickler und Ingenieure unsere globalen ML- und DL-Dienste wie Amazon SageMaker unterstützen. Dies ist zusätzlich zu den vielen Kunden, von Startups über Unternehmen bis zum öffentlichen Sektor, die unsere ML- und DL-Tools in ihrer Region nutzen.

ML und DL sind seit über 20 Jahren ein großer Teil unserer Erbes und unsere weltweite Arbeit demokratisiert diese Technologien und macht sie damit für jeden zugänglich.

Nachdem wir letztes Jahr im Juni die allgemeine Verfügbarkeit von AWS DeepLens in den USA verkündeten, wurden Tausende Geräte versandt. Wir haben viele interessante und inspirierende Applikationen gesehen. Zwei davon, die wir mit Begeisterung vorstellen möchten, sind DeepLens Educating Entertainer, oder kurz „Dee“, und SafeHaven.

Dee – DeepLens Educating Entertainer

Dee wurde von Matthew Clark aus Manchester entwickelt und ist ein Beispiel dafür, wie Bilderkennung genutzt werden kann, um ein spaßiges und interaktives Lernspiel für junge oder behinderte Kinder zu erstellen.

Das AWS-DeepLens-Gerät bittet Kinder auf Fragen zu antworten, indem sie dem Gerät ein Bild der Antwort zeigen. Wenn das Gerät zum Beispiel fragt „Was hat Räder“, wird vom Kind erwartet, ein entsprechendes Bild zu zeigen, z. B. das eines Fahrrades oder Busses. Richtige Antworten werden gelobt und bei falscher Antwort werden Hinweise gegeben, wie man es richtig machen kann. Erfahrungen wie diese helfen Kindern, durch Interaktion und positive Verstärkung zu lernen.

Junge Kinder, und einige ältere mit Lernschwierigkeiten, können sich schwer tun bei der Interaktion mit elektronischen Geräten. Sie können eventuell nicht den Tabletbildschirm lesen, eine Computertastatur benutzen oder deutlich genug für Spracherkennung sprechen. Mit Videoerkennung kann sich das ändern. Technologie kann nun die Welt des Kindes besser verstehen und beobachten, wenn es etwas tut, so wie ein Objekt aufzunehmen oder eine Aktion auszuführen. Dies führt zu vielen neuen Interaktionsmöglichkeiten.

AWS DeepLens ist besonders ansprechend für die kindliche Interaktion, da es seine Deep Learning (DL)-Modelle offline ausführt. Das bedeutet, das Gerät funktioniert überall, ohne zusätzliche Kosten.

Matthew hatte vor der Entwicklung von Dee keinerlei Erfahrung mit ML-Technologien. Nachdem er jedoch auf der AWS re:Invent 2017 ein AWS-DeepLens-Gerät erhielt, hat er sich schnell in DL-Konzepte einarbeiten können. Für weitere Informationen, siehe Zweiter Platz: Dee—DeepLens Educating Entertainer.

SafeHaven

SafeHaven ist eine weitere AWS-DeepLens-Applikation von Entwicklern, die auf der re:Invent 2017 ein AWS-DeepLens-Gerät erhielten.

Es wurde von Nathan Stone und Paul Miller aus Ipswich, Großbritannien, entwickelt und soll schutzbedürftige Personen schützen, indem es ihnen ermöglicht, mithilfe einer Alexa-Fähigkeit zu ermitteln „Wer ist an der Tür?“. AWS DeepLens dient als Wache an der Tür und speichert die Gesichter aller Besucher. Wenn ein Besucher „erkannt“ wird, wird der Name in der DynamoDB-Tabelle gespeichert und ist damit bereit, um von einer Alexa-Fähigkeit abgerufen zu werden. Unbekannte Besucher lösen einen SMS- oder E-Mail-Alarm an Verwandte oder Pfleger über ein SNS-Abonnement aus.

Dies hat enormes Potential als eine Applikation für Privathaushalte, Krankenhäuser und Pflegeeinrichtungen, wo die Tür nur für bekannte Besucher geöffnet werden sollte. Für weitere Informationen, siehe Dritter Platz: SafeHaven: Real-Time Reassurance. Re:invented.

Andere Applikationen

In Kanada nutzte ein großer kanadischer Discount-Einzelhandel AWS DeepLens als Teil eines komplexen Verlustvermeidungs-Pilotprogrammes für seinen LATAM-Betrieb. Ein Ölunternehmen mit Sitz in Calgary testete den verstärkten Anmeldeprozess in seinen Lagerräumlichkeiten mithilfe zusätzlicher Gesichtserkennung.

Eines der weltweit größten Automobilhersteller, mit Sitz in Kanada, entwickelt einen Anwendungsfall in einer seiner Fabriken, um AWS DeepLens für vorbeugende Wartung sowie als Bildklassifikation zu nutzen. Zusätzlich dazu wurde ein interner PoC für die Herstellung erstellt, um zu zeigen, wie AWS DeepLens verwendet werden könnte, um zu verfolgen, wer Werkzeuge aus der Werkstatt entfernt und zurückgibt und wann.

Die Northwestern University School of Professional Studies entwickelt einen Computer-Vision-Kurs für ihre Data-Science-Studenten im Aufbaustudium unter Verwendung von AWS DeepLens, das von Amazon bereitgestellt wurde. Weitere Universitäten haben ihr Interesse an der Entwicklung von Kursen, die AWS DeepLens im Lehrplan verwenden, geäußert, so wie künstliche Intelligenz, Informationssysteme und Gesundheitsanalytik.

Zusammenfassung

Dies sind nur einige Beispiele und wir erwarten, dass wir viele mehr sehen werden, sobald wir mit dem weltweiten Versand der Geräte starten. Wenn Sie ein AWS-DeepLens-Projekt haben, von dem Sie denken, dass es cool ist und gerne möchten, dass wir es uns anschauen, dann senden Sie es ein an AWS DeepLens Project Outline.

Wir freuen uns, noch mehr kreative Applikationen nach dem Lancieren in Europa zu sehen, überprüfen Sie die SeiteAWS DeepLens Community Projects regelmäßig.

Über die Autorin

Jyothi Nookula ist Senior Product Manager für AWS DeepLens. Sie liebt es, Produkte zu entwickeln, die ihre Kunden begeistern. In ihrer Freizeit malt und hostet sie gerne Spendensammler für ihre Kunstausstellungen.