Amrax Synthetic Dimension

aws Digitalisierung | 2023 | AI Adoption | Salzburg

Mittels KI basierter Methoden e wird die 3D Geometrie von Innenräumen rekonstruiert. Weiters werden Objekte wie Fenster, Türen und Möbelstücke erkannt und ebenso ins 3D Modell integriert. Schließlich ist ein Export in diverse Formate möglich um Metaroom in diverse Workflows zu integrieren. Mit dieser Lösung werden eine Vielzahl von Anwendungsfällen adressiert, beispielsweise die Lichtplanung, Architektur, Interior Design, Computergestütztes Facility Management sowie Real Estate.

Im Vorhaben “Amrax® Recommender” zielten wir darauf ab, unsere KI-Methoden hinsichtlich ihrer Vertrauenswürdigkeit zu optimieren. Wir entwickelten beispielsweise Recommender-Methoden, die basierend auf vorhandenen Räumen und Einrichtungsgegenstände neue Produktvorschläge liefern, ohne Personen hinsichtlich ihrer Abstammung zu diskriminieren. Außerdem entwickelten wir Methoden, die private Daten wie Bilder oder Texte, die während des Scans aufgenommen werden, verlässlich erkennt und sofort (direkt am Gerät) entfernt. Schließlich entwickelten wir eine Methode, die es ermöglicht, ganz im Sinne der menschlichen Autonomie, effizient beliebige Objekte in Räumen zu erfassen und ins 3D Modell zu integrieren. Dabei machen wir uns eine interaktive KI-Methode zu Nutze, die auf dem Prinzip der Human-AI Kollaboration basiert.

www.amrax.ai

English: Amrax® is developing the scan-to-BIM solution Metaroom, which makes it possible to digitize buildings in a simple and intuitive way using smartphones or tablets. The 3D geometry of interior spaces is reconstructed using AI-based methods. Furthermore, objects such as windows, doors and pieces of furniture are recognized and also integrated into the 3D model. Finally, export into various formats is possible in order to integrate Metaroom into various workflows. This solution addresses a wide range of use cases, such as lighting planning, architecture, interior design, computer-aided facility management and real estate. In the “Amrax® Recommender” project, we aimed to optimize our AI methods in terms of their trustworthiness. For example, we developed recommender methods that provide new product suggestions based on existing rooms and furnishings without discriminating against people based on their origin. We also developed methods that reliably recognize private data such as images or text that are recorded during the scan and immediately remove them (directly on the device). Finally, we developed a method that makes it possible to capture any objects in rooms and integrate them into the 3D model, in keeping with human autonomy. We use an interactive AI method based on the principle of human-AI collaboration.