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20:25 06.11.2018
Professor Thomas Martinetz (l.), Chef des Uni-Instituts für Neuro- und Bioinformatik, und Technikchef Dr. Thomas Käster von der Firma „Pattern Recognition Company“ (PRC) prüfen die Bildauswahl der innovativen Software. Quelle: Ulf-Kersten Neelsen
Lübeck

 Dass an seinem Uni-Institut Forschung kein Selbstzweck sein darf, war Prof. Thomas Martinetz von Anfang an klar. Denn vor seiner akademischen Karriere war der Neuroinformatiker unter anderem Projektleiter bei der Siemens AG. Der Anwendungsbezug macht es, und wenn möglich, ist dieser so gut, dass er als Firmenidee standhalten kann – so geschehen bereits 2005, als die „Pattern Recognition Company“ (PRC) als ein Spin-off der Hochschule gegründet wurde. „Das war unser Erstling“, sagt der Chef des Instituts für Neuro- und Bioinformatik auf dem Campus.

Automatische Bildanalyse, die auf künstlicher Intelligenz beruht

PRC entwickelt Anwendungen zur automatischen Bildanalyse, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) beruhen. Und jetzt warten der Uni-Professor und das PRC-Team, das zum größten Teil Campus-Vergangenheit hat, mit einer Innovation auf, die sogar den US-Markt aufrollen soll. Erstes Indiz dafür, dass dieses Vorhaben gelingen könnte, ist eine kürzlich erzielte Prämierung in New York. „Nachdem wir schon auf der ,photokina’ zu den zehn interessantesten Neuentwicklungen gezählt wurden, ist die Verleihung dieses prestigeträchtigen ,Lucie Awards’, der ebenfalls für besonders wegweisende Produkte in der Fotoindustrie vergeben wird, für uns ein großer Erfolg“, sagen Martinetz und PRC-Technikchef Dr. Thomas Käster.

Das steckt dahinter

Die Excire Technologie wurde von der Pattern Recognition Company (PRC) entwickelt. Neurale Netze und Deep Learning wurden bei PRC angewendet, lange bevor diese Technologien populär wurden. Prof. Thomas Martinetz ist Chef des Uni-Instituts für Neuro- und Bioinformatik. Co-PRC-Firmengründer Erhardt Barth ist Experte im Bereich des künstlichen Sehens, aber auch ein begeisterter Fotograf, der als Student sein erstes Geld mit Fotografie verdiente. Als seine persönliche Fotosammlung auf mehr als 100 000 Bilder anwuchs, wurde ihm klar, dass der Wert eines einzelnes Fotos mit der Menge der Bilder abnimmt, weil der Zugang zu der Bildersammlung schwieriger wird. Zu diesem Zeitpunkt kam der technische Geschäftsführer Dr. Thomas Käster zu PRC, der zum Thema KI-basierte Bildersuche promoviert hatte.

Es geht um die neueste Version der „Excire Software“. Excire erkennt Bildinhalte mithilfe von KI und wird als Werkzeug für Fotografen vermarktet. Doch was steckt genau hinter der Innovation? Zur Veranschaulichung klappt Käster, der mit seinen Kolleginnen und Kollegen im benachbarten Multifunctionscenter II an der Maria-Goeppert-Straße beheimatet ist, seinen Laptop auf und klickt in seine umfassende Foto-Datenbank. „Das Hauptproblem, das die meisten Fotografen haben, ist ihr Riesenfoto-Archiv, das geordnet werden muss“, erklärt Käster.

Übersicht über den Bestand

Die Bilder müssten entsprechend im PC kontinuierlich erfasst und verschlagwortet werden, um mittelfristig nicht die Übersicht über den eigenen Bestand zu verlieren. „Das ist ja schon für gelegentliche Hobbyknipser ein unglaublich mühseliges Geschäft, zu dem eigentlich keiner Lust hat. Es ist auch schwer, dies auf einem konsistenten Level hinzubekommen“, argumentiert der Informatiker und verweist nun auf die Lösung seiner Firma. „30000 Bilder habe ich auf diesem Rechner, und gebe ich jetzt das Stichwort ,Hund’ ein, bekomme ich als Ergebnis 154 Bilder mit diesen Vierbeinern“ – gesagt, getan.

Durch Kombinationen mit weiteren Stichwörtern wie zum Beispiel Strand ließe sich die Auswahl weiter zuverlässig einschränken. Für die Gruppe „Naturgucker“ vom „Bund für Umwelt und Naturschutz Deutschland“ (BUND) habe man jüngst eine Schmetterlingserkennung entwickelt. Die Ursprünge für das Know-how kommen aus dem Institut für Neuro- und Bioinformatik. „Als wir das Institut vor knapp zwei Jahrzehnten hier eingerichtet haben, gab es schon sehr viel Interesse an neuronalen Netzen“, erläutert Thomas Martinetz, „aber das Interesse an der Künstlichen Intelligenz ist weiter immens gestiegen.“

Neuronale Netze

Neuronale Netze sind ein Versuch, die in der Gehirnforschung gewonnenen Erkenntnisse über das Zusammenspiel aus Nervenzellen und deren Verbindungen, den Synapsen, mit Hilfe mathematischer Funktionen zu modellieren. Erst im Laufe des Trainings – also nach Ansicht Tausender bis Millionen von Beispielen – lernen diese Netze, was wichtig ist: das Essenzielle an einem Gesicht, einem Hund oder einem Gebäude. „Und mit jedem neuen Trainingsbeispiel erhält das Netz Feedback über seine Erkennungsleistung und justiert sich daraufhin neu“, sagt Dr. Thomas Käster, der sich an den mühevollen Anfang dieses Trainings erinnert. Zum Teil erreiche man jetzt schon Trefferquoten von mehr als 99 Prozent.

Für die nächste Software-Version verspricht er weitere Verbesserungen – „dann wird es auch eine Personen-Erkennung auf Basis von Gesichtern geben“, schaut er voraus. Und natürlich gebe es auch Konkurrenzprodukte; nur seien diese „cloudbasiert“ – „bei uns kann der Fotograf das individuell auf dem eigenen Rechner machen“, sagt er. Thomas Martinetz sieht darüber hinaus Einsatzmöglichkeiten bei radiologischen und pathologischen Bildern. Entsprechende Kooperationen mit Klinikern auf dem Campus gebe es schon.

Michael Hollinde

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