Der Begriff „Convex Hull“ (zu Deutsch: konvexe Hülle) bezieht sich auf ein geometrisches Konzept, das in verschiedenen Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI) Anwendung findet. Die konvexe Hülle eines Punktesatzes ist die kleinste konvexe Menge, die alle Punkte enthält. Mit anderen Worten handelt es sich um die äußere Grenze, die die entferntesten Punkte des Satzes umschließt, ähnlich wie ein Gummiüberzug, der um die äußersten Punkte gespannt wird.
In der KI wird die konvexe Hülle häufig in Anwendungen wie maschinellem Lernen, Robotik und Bildverarbeitung eingesetzt. Ein Beispiel hierfür ist die Clusteranalyse, bei der die konvexe Hülle dazu dient, die Grenzen von Datensätzen zu bestimmen. Dies kann bei der Anomalieerkennung oder der visuellen Darstellung von Datenmustern hilfreich sein. In der Robotik wird die konvexe Hülle genutzt, um die Umgebung eines Roboters zu modellieren und Kollisionsvermeidung zu gewährleisten. In der Bildverarbeitung hilft sie bei der Erkennung von Objektkonturen.
Die Berechnung der konvexen Hülle kann mithilfe verschiedener Algorithmen erfolgen, wie etwa dem Graham-Scan oder dem Jarvis-March. Diese Algorithmen sind effizient und ermöglichen die schnelle Bestimmung der Hülle, selbst bei großen Datensätzen.
Die konvexe Hülle ist somit ein wichtiges Werkzeug in der KI, da sie die Darstellung und Analyse von geometrischen Strukturen vereinfacht und in vielen Anwendungen unerlässlich ist.