Immer dann, wenn es um die Frage geht, wie ein Computer Bilder oder Videos besser verstehen kann, kommt Computer Vision ins Spiel. Sie versucht die menschliche visuelle Wahrnehmung technisch nachzustellen, also dem Computer das Sehen und Verstehen optischer Eingaben beizubringen. Gerade im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist diese Fähigkeit in vielen Einsatzgebieten unerlässlich.
Durch Computer Vision kann sich Künstliche Intelligenz zum Beispiel durch unzählige Röntgen- oder CT-Bilder arbeiten, um bestimmte Muster zu erkennen und dadurch eine Krebsdiagnose erstellen zu können. Computer Vision hilft aber auch autonom fahrenden Autos bei der Navigation und beim Erkennen von Hindernissen, sodass sich diese sicher auf der Straße bewegen können, ohne ein Risiko für die eigenen Fahrgäste oder andere Verkehrsteilnehmer darzustellen.
Darüber hinaus gibt es natürlich noch unzählige weitere Einsatzgebiete, die Computer Vision schon heute zu einer unerlässlichen Disziplin in unserem technischen Alltag werden lassen. Interessant ist dabei, dass die Daten für dieses maschinelle Sehen sowohl in Echtzeit erfasst werden können, zum Beispiel über die Sensoren und Kameras eines Autos, oder aber bereits vorhanden sein können, wenn es zum Beispiel darum geht, Bestandsdaten in einer großen Datenbank zu analysieren.
In den kommenden Jahren werden wir erleben, dass Computer Vision immer präziser und fehlerfreier arbeiten kann. Viele Prozesse und Aufgaben, für die heute ein prüfendes menschliches Auge benötigt wird, können zunehmen automatisiert werden, sodass der Mensch am Ende nur noch eine finale Überprüfung der Ergebnisse vornehmen muss. Ganz egal, ob im Handel, in der Mobilität, Landwirtschaft oder im Gesundheitswesen: Computer Vision wird fundamentale Verbesserungen und Effizienzsteigerungen ermöglichen.