SAMS 2018
26.02.18 - 27.02.18
In Berlin, Maritim proArte

EuroCIS 2018
27.02.18 - 01.03.18
In Düsseldorf, Messe Halle 9 und 10

BIG DATA Marketing Day
27.02.18 - 27.02.18
In Wien

AUTOMATE IT 2018
01.03.18 - 01.03.18
In Hamburg, Schwanenwik 38

DIGITAL FUTUREcongress
01.03.18 - 01.03.18
In Frankfurt, Messe

Künstliche IntelligenzForschungsprojekt »DeepER« startet die Entwicklung einer neuen OCR-Engine und setzt dabei auf Deep Learning. Technologien zur optischen Zeichenerkennung sollen künftig von den Durchbrüchen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) profitieren – das haben sich die Partner des Anfang Juli gestarteten Forschungsprojekts »Deep learning based optical character recognition – kurz: DeepER« zum Ziel gesetzt.

Im Rahmen des vom Bundesbildungsministerium geförderten Projekts arbeiten das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, die CIB software GmbH und die Mentana Claimsoft GmbH an einer neuen Software zur Dokumentenanalyse. Dabei sollen selbstlernende intelligente Systeme – basierend auf Deep-Learning-Methoden – einen erheblichen Technologiesprung bringen. Ziel ist es, die Fehlerraten beim Erkennen von Buchstaben, Wörtern, Texten oder Bildern deutlich zu verringern, um so an die Leistungsfähigkeit der menschlichen Interpretation heran zu reichen. Kern des Vorhabens ist die Entwicklung einer »OCR-Engine«, die auch bei der Auswertung von großen Informationsmengen keine oder möglichst wenige Fehler produziert.

Optical Character Recognition (OCR) wird unter anderem bei der Digitalisierung von Bibliotheksinhalten, Zeitungsarchiven oder Versicherungsdokumenten eingesetzt. In vielen Fällen reicht es aus, wenn die digitalisierten Dokumente bis zu 99 Prozent richtig erfasst werden – zum Beispiel, um Papierdokumente über Suchmaschinen zugänglich zu machen. Bei rechtlich und finanziell relevanten Dokumenten bedeutet aber selbst eine Erkennungsrate von 99,9 Prozent je Zeichen, dass jede Dokumentseite einen Fehler hat – hier leistet der Mensch erheblich mehr.

Selbstlernende Technologien erleichtern Verwaltungsprozesse

»Unser Ziel, Verwaltungsprozesse im privaten Bereich und in Großunternehmen zu automatisieren, kann durch diese neuartige OCR-Engine erheblich weiterentwickelt werden. Mit der Web-Anwendung CIB doXisafe können Privatanwender ihre Dokumente – in einer Vielzahl von Formaten – von überall ohne Installation ablegen, austauschen und im integrierten CIB doXiview ohne Download anzeigen lassen. In diesem Viewer lässt sich für einige Formate eine Texterkennung durchführen, das Ergebnis bearbeiten und als durchsuchbares PDF bereitstellen. Über diese Produkte kann der User aktiv die Qualität der OCR verbessern, indem er mit seinen Dokumenten die für das Deep Learning erforderliche Big Data erweitert«, sagt Ulrich Brandner, Geschäftsführer der CIB software GmbH.

Deep-Learning-Technologien für den deutschen Mittelstand

»Anwendungen in der Sprach- oder Gesichtserkennung – wie Siri oder Google Voice Search – profitieren bereits von Deep Learning. In Deutschland finden die technologischen Fortschritte der künstlichen Intelligenz jedoch eher im Forschungsbereich statt und werden noch viel zu selten in die Anwendung gebracht. Mit der Entwicklung einer OCR-Engine wollen wir Deep-Learning-Technologien auch für die Wirtschaft und insbesondere den Mittelstand nutzbar machen«, ergänzt Joachim Köhler, Abteilungsleiter am Fraunhofer IAIS. Er rechnet dabei mit großen Fortschritten für die OCR-Technologien, die in den letzten Jahren hinsichtlich der Leistungsfähigkeit stagniert haben. Hier existieren erst einige wenige kommerzielle Anwendungen und Open-Source-Lösungen.

Die OCR-Engine wird zunächst in das bestehende Produktportfolio der CIB software GmbH eingebaut und getestet. Darüber hinaus soll sie zunächst für den deutschen Markt anderen Unternehmen über ein Lizenzmodell zur Verfügung gestellt werden. Gefördert wird das Projekt DeepER vom Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF im Rahmen der Förderinitiative »KMU-Innovativ«. Diese unterstützt Spitzenforschung im deutschen Mittelstand. Projektstart war der 1. Juli 2016, die Laufzeit beträgt 27 Monate.  

www.iais.fraunhofer.de

www.cib.de

 

GRID LIST
Tb W190 H80 Crop Int 5432ffa496aad4fc3d07ed53b63df31e

Warum IT- und OT-Netzwerke einen einheitlichen Sicherheitsansatz benötigen

Mit der steigenden Verbreitung von Produktionsnetzwerken,wächst auch der Bedarf an…
Tb W190 H80 Crop Int C3ad42b7c8d7e07e83500eac0c996009

IT-Sicherheit auf der Rennstrecke

Mehr als die Hälfte der Unternehmen in Deutschland (rund 53 Prozent) sind in den…
Tb W190 H80 Crop Int 60c948299ec6ed8114ef0acdb6b25f11

SonicWall mit neuer Technologie: Real-Time Deep Memory Inspection

SonicWall hat mit einer neuen Capture Cloud Engine hunderte Malware-Varianten…
Tb W190 H80 Crop Int F051567a083a625588e986bd0718b3d0

DriveLock Managed Endpoint Protection

Cyberangriffe beschränken sich schon lange nicht mehr auf das Netzwerk und die…
Tb W190 H80 Crop Int A605e9036e052c4e524e16631e127d63

Endian UTM Mercury 50: Skalierbare Netzwerksicherheit für den Remote-Einsatz

Endian UTM Mercury 50 gestattet für ein kleines Budget Hochleistungsdurchsatz und…
Tb W190 H80 Crop Int 0585afa5d97ff8c6d1669002374e37e3

Übersichtliche Dashboards für die Web Application Firewall

Airlock, das Security-Produkt des Schweizer Softwareentwicklers Ergon Informatik AG,…
Smarte News aus der IT-Welt

IT Newsletter


Hier unsere Newsletter bestellen:

 IT-Management

 IT-Security