{"id":12185,"date":"2022-06-20T11:45:44","date_gmt":"2022-06-20T11:45:44","guid":{"rendered":"https:\/\/projectsofar.info\/aisuperior\/?post_type=blog&p=12185"},"modified":"2023-12-04T13:02:25","modified_gmt":"2023-12-04T13:02:25","slug":"ai-and-image-data-from-fancy-to-serious","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/aisuperior.com\/de\/blog\/ai-and-image-data-from-fancy-to-serious\/","title":{"rendered":"KI und Bilddaten: Von extravagant bis ernst"},"content":{"rendered":"

In j\u00fcngster Zeit sind Modelle des maschinellen Lernens in eine neue Phase ihrer Entwicklung eingetreten. Urspr\u00fcnglich wurden sie als Klassifikatoren und Pr\u00e4diktoren eingesetzt, doch jetzt k\u00f6nnen sie selbst v\u00f6llig neue Daten generieren.<\/p>\n

Dies wurde durch die Ausweitung des un\u00fcberwachten Lernens auf generative Modellierung m\u00f6glich, die auf visuelle Daten angewendet werden kann.<\/p>\n

In diesem Artikel erkl\u00e4ren wir, welche Art k\u00fcnstlichen Geistes die Bildgenerierung antreibt und welche Auswirkungen dies hat \u2013 von der Popkultur bis hin zu lebensrettenden Industrien.
\nWas sind generative kontradiktorische Netzwerke?
\nGenerative Adversarial Networks (GANs) haben sich als einer der effizientesten Bildprozessoren erwiesen.<\/p>\n

GANs sind paarweise arbeitende neuronale Netzwerke.<\/p>\n

Jedes Paar hat einen Generator und einen Diskriminator. Der Generator verarbeitet die Trainingsdaten und generiert dann neue Daten, die die gleichen Eigenschaften wie der urspr\u00fcngliche Datensatz aufweisen und als nat\u00fcrlich gelten w\u00fcrden.\u00a0f\u00fcr Menschen<\/em>. Wenn der Generator beispielsweise mit Katzenportr\u00e4ts gef\u00fcttert wurde, sollte er ein v\u00f6llig neues, nat\u00fcrlich wirkendes Katzenfoto generieren.<\/p>\n

Es ist jedoch kein Mensch, der die Nat\u00fcrlichkeit der generierten Daten bewertet. Dies ist die Aufgabe des zweiten Netzwerks: des Diskriminators. Der Diskriminator verarbeitet sowohl die Trainingsdaten als auch die Ausgabe des Generators. Er genehmigt die Ausgabe des Generators oder lehnt sie als F\u00e4lschung ab. Die beiden Netzwerke liefern sich einen evolution\u00e4ren Wettlauf, wie man ihn aus der Natur kennt: Ein Raubtier entwickelt F\u00e4higkeiten zur besseren Jagd, w\u00e4hrend sein Opfer bessere Fluchtf\u00e4higkeiten entwickelt.<\/p>\n

Sobald der Diskriminator die Eingabe als gef\u00e4lscht markiert und sie gef\u00e4lscht ist, aktualisiert der Generator seinen Generierungsalgorithmus, um die Daten effizienter zu f\u00e4lschen. Das Ziel des Trainings besteht darin, den Generator beim F\u00e4lschen zu perfektionieren.<\/p>\n

Doch in diesem Fall ist das F\u00e4lschen nicht sch\u00e4dlich. Es hilft, L\u00fccken in visuellen Daten dauerhaft zu schlie\u00dfen.
\nGANs (Pop-)Kulturanwendungen
\nHeutzutage muss man nicht mehr Teil der KI-Branche sein, um mit Bildverarbeitungstechnologien in Kontakt zu kommen.<\/p>\n

Erinnern Sie sich an die Katze? Solche Bilder nennt man\u00a0Deepfakes - \u00dcbersetzung<\/em>Deepfakes kommen beispielsweise in der Filmindustrie zum Einsatz. In Star Wars ersetzten die Filmemacher die bereits verstorbene Schauspielerin Carry Fisher durch ihren Deepfake, um in einem der Spin-offs der Saga eine Szene mit Prinzessin Leia einzuf\u00fcgen.<\/p>\n

In der Mobil- und Internetbranche florieren Anwendungen, mit denen Sie Ihr Selfie mithilfe der Style-Transfer-Technik im Van-Gogh-Stil aussehen lassen k\u00f6nnen. Wissenschaftler oder einfach nur neugierige Menschen kolorieren Schwarzwei\u00dfbilder, um die Geschichte und Erinnerungen ihrer Familien oder wichtige Ereignisse aus der Vergangenheit zu rekonstruieren.<\/p>\n

GANs haben sogar einen weiteren Schritt in Richtung eines vollst\u00e4ndig autonomen Geistes gemacht, indem sie KIs in die Lage versetzten, Bilder auf der Grundlage schriftlicher Anweisungen zu erstellen. Das Gegenteil funktioniert auch: Geben Sie einem GAN ein Bild und es wird Ihnen in einer nat\u00fcrlichen Sprache sagen, wer oder was darauf abgebildet ist.<\/p>\n

Lassen Sie uns einen genaueren Blick darauf werfen, wie das Ganze funktioniert.<\/p>\n

Wie GANs f\u00fcr kritische Branchen funktionieren<\/h2>\n

<\/h3>\n

Dom\u00e4nenanpassung: Medizin und Pharma<\/h3>\n

Wir haben im vorherigen Teil die Bild-zu-Text- oder Text-zu-Bild-\u00dcbersetzung erw\u00e4hnt. Dar\u00fcber hinaus ist auch die Bild-zu-Bild-\u00dcbersetzung m\u00f6glich. Die Stil\u00fcbertragung zu Unterhaltungszwecken ist nur ein Teil davon.<\/p>\n

In einer kritischen Branche wie der medizinischen Versorgung\u00a0Bild-zu-Bild-\u00dcbersetzung<\/em>\u00a0kann zur Unterst\u00fctzung der Forschung und der tats\u00e4chlichen Behandlung von Patienten eingesetzt werden. So erm\u00f6glicht die Analyse von Gewebe beispielsweise, den Krankheitsverlauf zu verfolgen und die wirksamste Behandlung zu bestimmen. W\u00e4hrend einer Analyse wird ein Gewebe mit einem Reagenz gef\u00e4rbt. Allerdings gibt es f\u00fcr diesen Zweck verschiedene Reagenzien. Es w\u00fcrde viel Zeit und M\u00fche kosten, echte Bilder aller m\u00f6glichen Varianten des Krankheitsverlaufs und mit allen verf\u00fcgbaren Reagenzien gef\u00e4rbter Gewebe zu sammeln.<\/p>\n

Stattdessen erm\u00f6glicht die Bild-zu-Bild-Konvertierung die Erzeugung solcher Bilder mit einem hohen Ma\u00df an Genauigkeit. Bei AI Superior waren wir stolz, eine solche Erfahrung durch die Flecken\u00fcbertragung machen zu k\u00f6nnen:\u00a0Verarbeitung von Krebsgewebebildern<\/a>, durchgef\u00fchrt f\u00fcr ein Pharmaunternehmen. Die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung dieses Projekts war das Fehlen gepaarter Bilder, die zeigen w\u00fcrden, wie dasselbe Gewebe nach der Verarbeitung mit verschiedenen Reagenzien aussieht. Dennoch nutzte das AI Superior-Team modernste Technologien, um dieses Problem zu \u00fcberwinden, und erstellte ein GAN, das realistische Bilder einer anderen Dom\u00e4ne erzeugen konnte, wobei kritische Merkmale f\u00fcr die weitere Analyse erhalten blieben.<\/p>\n

Dom\u00e4nenanpassung: Geospatial Analytics<\/h3>\n

Ein weiterer Bereich unserer Dienstleistungen, der GANs umfasst, ist die Geodatenanalyse. Unternehmen, die an Au\u00dfeninspektionen interessiert sind, darunter Entwicklungsunternehmen, Nationalparkbetreiber, Stadtverwaltungen, \u00d6l- und Gasunternehmen usw., helfen wir dabei, von Satelliten bereitgestellte Synthetic Aperture Radar-Daten in benutzerfreundliche visuelle Daten in Graustufen oder Farbe zu \u00fcbersetzen. Unsere Kunden sehen eine nat\u00fcrliche oder industrielle Landschaft genau so, wie sie am Boden existiert. Diese Technologie erm\u00f6glicht schnellere Entscheidungen durch die Verwendung von Kartenansichten, die keinerlei Interpretation erfordern. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Geodaten mit nicht-r\u00e4umlichen Daten \u00fcberlagert oder markiert werden. Tags klassifizieren physische Objekte und erm\u00f6glichen es Ihnen, Unstimmigkeiten schnell zu erkennen, z. B. ein Objekt, das nicht zum Gebiet geh\u00f6rt, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Reaktionszeit verk\u00fcrzt wird.<\/p>\n

Dies funktioniert sowohl bei gewerblich genutzten als auch bei nicht-gewerblichen Einrichtungen optimal und verhindert, dass sich der physische Schaden ausbreitet oder negative Auswirkungen hat.<\/p>\n

Bildverarbeitung und -optimierung<\/h3>\n

Abgesehen von diesen beiden recht spezifischen Dom\u00e4nen sind verschiedene dom\u00e4nen\u00fcbergreifende Anwendungen von GANs f\u00fcr unterschiedliche Branchen m\u00f6glich.<\/p>\n

Grunds\u00e4tzlich erm\u00f6glichen GANs die Manipulation von Bildern auf der Grundlage des antrainierten \u201eVerst\u00e4ndnisses\u201c des GANs davon, wie ein perfektes oder ordentliches Bild aussehen sollte.<\/p>\n

So k\u00f6nnen beispielsweise unvollst\u00e4ndige Bilder ihre fehlenden Teile zur\u00fcckerhalten oder besch\u00e4digte Teile eines Bildes \u2013 h\u00e4ufig eines alten Fotos oder Kunstwerks \u2013 wiederhergestellt werden. Diese Technik nennt man\u00a0Bildretusche<\/em>\u00a0und geht auf die Bed\u00fcrfnisse vieler Wissenschaftler, Restauratoren, Privatpersonen und aller ein, die an der Verbesserung digitaler Bilder interessiert sind, seien sie rein digital oder mit einem physischen Artefakt dahinter.<\/p>\n

Als n\u00e4chstes bringen GANs Techniken, die aus Photoshop und \u00e4hnlicher Software bekannt sind, auf ein neues Niveau. Sie erm\u00f6glichen es, verschwommene Bilder sch\u00e4rfer zu machen. GANs k\u00f6nnen die Aufl\u00f6sung eines Bildes k\u00fcnstlich erh\u00f6hen, indem sie kleine, f\u00fcr das menschliche Auge nicht erkennbare Bildteile hinzuf\u00fcgen, indem sie diese von einem \u00e4hnlichen Bild \u00fcbernehmen, das sie zuvor gelernt haben.<\/p>\n

GANs k\u00f6nnen nicht nur ein Bild erg\u00e4nzen, sondern auch Bildteile entfernen und durch passendere ersetzen. Sie k\u00f6nnen Schmutzflecken aus digitalen Kopien alter Fotos entfernen oder, was noch wichtiger ist,\u00a0Rauschunterdr\u00fcckung<\/em>\u00a0von Bildern. Kriminalbeamte sind definitiv diejenigen, die von dieser Technik profitieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Generierung synthetischer Daten<\/h3>\n

Durch die F\u00e4higkeit, visuelle Daten zu generieren, helfen generative kontradiktorische Netzwerke anderen neuronalen Netzwerken beim Lernen und ihren Entwicklern, kosteng\u00fcnstige und realistische Datens\u00e4tze f\u00fcr sie zu erhalten. Ein anschauliches Beispiel sind Bilderkennungsalgorithmen, die in selbstfahrende Autos eingebettet sind und viele visuelle Elemente ben\u00f6tigen, um zu lernen, sicher zwischen der gro\u00dfen Menge an realen Objekten \u2013 lebendigen und k\u00fcnstlichen \u2013 zu navigieren.<\/p>\n

Synthetische visuelle Daten k\u00f6nnen hilfreich sein, um reale Daten zu anonymisieren. Wir alle kennen das Problem mit Google Street View. Es ist eine tolle Sache, wenn man einen weit entfernten Ort besser kennenlernen m\u00f6chte, aber ein \u00dcbel, wenn das eigene Gesicht darin zu sehen ist. Derzeit verwischt Google Gesichter und Nummernschilder, aber in Zukunft w\u00e4re es toll, echte Gesichter durch Deepfakes zu ersetzen: nicht existierende Personen, denen ihre Privatsph\u00e4re egal w\u00e4re.<\/p>\n

Interessanterweise war einer der Anwendungsbereiche f\u00fcr synthetische Daten einst der st\u00e4rkste Standort menschlicher Kreativit\u00e4t: die Mode. Aus irgendeinem Grund scheint die Modebranche jedoch bereitwillig KI-Algorithmen zu \u00fcbernehmen. Allerdings weniger f\u00fcr die Entwicklung v\u00f6llig neuer Ideen. \u00c4hnlich wie Videospielentwickler nutzen Modedesigner KI, um das nat\u00fcrliche Verhalten von Kleidung am menschlichen K\u00f6rper nachzuahmen. Dadurch l\u00e4sst sich die Beliebtheit neuer Kleidungsst\u00fccke vorhersagen, da f\u00fcr die Kunden nicht nur ihr Aussehen z\u00e4hlt, sondern auch, wie der Stoff am K\u00f6rper sitzt.<\/p>\n

Datenkodierung und -dekodierung<\/h3>\n

Nvidia hat eine nette Verbesserung f\u00fcr\u00a0Nutzer von Videokonferenzen<\/a>. Sie wissen wahrscheinlich, wie seltsam es sich anf\u00fchlt, Ihrem Gegen\u00fcber w\u00e4hrend einer Videokonferenz nicht in die Augen zu blicken, aus dem einfachen Grund, dass unsere Webcams nie in der Mitte des Bildschirms platziert sind, an dem Punkt, an dem wir nat\u00fcrlicherweise hinsehen m\u00f6chten. Nvidia hat eine Technik entwickelt, die es erm\u00f6glicht, Ihre Kameraaufnahmen auf der anderen Seite des Anrufs so umzuwandeln, dass Sie Ihrem Gespr\u00e4chspartner in die Augen blicken.<\/p>\n

Dies bedeutet nicht nur eine bessere und nat\u00fcrlichere menschliche Kommunikation, sondern auch eine geringere Belastung der Kommunikationsger\u00e4te. Anstatt das gesamte Filmmaterial w\u00e4hrend des gesamten Anrufs zu \u00fcbertragen, wird Ihr Bild nur einmal \u00fcbertragen. Dann werden nur einige Referenzpunkte auf Ihrem Gesicht verfolgt, um Ihre Mimik zu erfassen. Ihr Gesichtsausdruck wird dann am anderen Ende des Anrufs rekonstruiert. Diese Methode reduziert die hin- und her\u00fcbertragene Nutzlast, die zuvor eine enorme Bandbreite und Rechenkapazit\u00e4t verbrauchte.<\/p>\n

Schlussfolgerung<\/h3>\n

Bei AI Superior beobachten wir st\u00e4ndig die neuesten Trends im Bereich des maschinellen Lernens. Unsere Kunden liefern uns die besten Beispiele daf\u00fcr, wie KI und Bildverarbeitung unser Leben ver\u00e4ndern und diese Welt zu einem sichereren Ort machen. Wir sind bereit, unser Fachwissen bei der Anwendung von GANs f\u00fcr die medizinische Versorgung und Forschung sowie f\u00fcr Geodatenanalysen und andere Branchen zu teilen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Recently, machine learning models confidently stepped into a new phase of their evolution. Originally, they emerged as classifiers and predictors, but now they can generate completely new data on their own. That was made possible through extending unsupervised learning into generative modeling which can be applied to visual data. In this article, we will explain […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":12186,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}}},"categories":[8],"class_list":["post-12185","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-ai","blog_category-ai"],"acf":[],"yoast_head":"\nAI and Image Data: From Fancy to Serious - 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