Mit Datenkompression, Intelligentem Labeling und kognitiven Algorithmen zu Smarten Informationen

Von Ralf Keuper

Die Datenflut einigermaßen bewältigen zu können und die Leitungen nicht lahmzulegen, ist das Ziel der Verfahren der Datenkompression. Zu den bekanntesten zählt das Compressed Sensing[1]Mit Compressed Sensing die Datenflut beherrschen – Smarte Informationen statt “Big Data”. Dabei werden unter Einsatz neuartiger Technologien Signale und Bilder so  erfasst, dass nur die interessanten Informationen herausgefiltert werden. Weitere wichtiges Forschungsgebiete sind neue Rechnerarchitekturen, Kognitive Algorithmen und das Intelligente Labeling von Bilddateien.

WiPLASH

In dem EU-Horizon – Projekt WiPLASH, an dem u.a. die Universität Siegen beteiligt ist, wird an neuen Rechnerarchitekturen, um komplexe Algorithmen für Künstliche Intelligenz effektiv und schnell zu verarbeiten, geforscht[2]Kognitive Algorithmen in kleine Rechner bringen. Die Übertragung komplexer Algorithmen auf kleine Geräte, wie etwa Handys, ist derzeit kaum möglich. Um den Energieverbrauch für die Bearbeitung komplexer Algorithmen und den Bedarf an großen Rechenzentren zu senken, versucht man in WiPLASH, die Informationsverarbeitung des Gehirns zu kopieren bzw. zu simulieren. Während das Gehirn für das Lernen einer Bildfolge nur eine kurze Zeit und eine geringe Leistung von lediglich 20 Watt benötigt, erfordert der gleiche Lernvorgang derzeit aufwendige Computer mit vielen Prozessoren (GPUs) über Wochen und mit einem Gesamtenergiebedarf von etwa 400 Kilowattstunden, so Prof. Dr. Peter Haring Bolívar vom Lehrstuhl für Höchstfrequenztechnik und Quantenelektronik an der Universität Siegen. Die Trennung des Mikroprozessors von der Speicherung, wie sie die bis heute noch gängige Von-Neumann-Rechnerarchitektur vorsieht, muss dafür überwunden werden, d.h. Speicher und Mikroprozessor müssen dazu verschmelzen, ähnlich wie bei den Synapsen in unserem Gehirn, so Prof. Bolívar weiter.

Versatile Video Coding (VVC)

Großen Speicher- und Energiebedarf verursachen Bilder und Videos, die im Internet übertragen bzw. gestreamt werden. Hier ist Bedarf an Komprimierungsverfahren daher besonders groß. Spätestens mit der Entwicklung des MPEG3-Formats ist Fraunhofer auf diesem Gebiet führend in der Welt. Seitdem hat Fraunhofer weitere Verfahren und Standards für die Komprimierung von Bild- und Filmdateien entwickelt. Der neueste Standard aus dem Haus Fraunhofer ist VVC (Versatile Video Coding).

Durch eine deutlich verbesserte Kompression schafft der neue Standard eine zusätzliche signifikante Datenreduktion bei gleicher visueller Qualität in Höhe von 50 Prozent der Bit-Rate gegenüber seinem Vorgängerstandard H.265 / High Efficiency Video Coding (HEVC). Hierdurch wird eine deutlich schnellere Videoübertragung bei gleicher wahrgenommener Bildqualität möglich. Insgesamt sorgt H.266/VVC für eine effizientere Übertragung und Speicherung sämtlicher Videoauflösungen von SD über HD bis zu 4K und 8K. Zudem werden High Dynamic Range Video und omnidirektionales 360-Grad Video voll unterstützt[3]Schnellere Videoübertragung: Fraunhofer HHI stellt neuen weltweiten Videokodierstandard H.266/VVC vor.

Intelligentes Labeling von Bilddateien 

Die Kompression der Daten ist das Eine; die Verwandlung in wertvolle, smarte Informationen das Andere. Exemplarisch dafür sind Bilder, die mit Smartphones oder optischen Sensoren aufgenommen werden. An der Universität Siegen arbeitet Prof. Dr. Bhaskar Choubey vom Lehrstuhl Analoge Schaltungstechnik und bildgebende Sensorsysteme an Mikrosystemen, mit deren Hilfe Kameras Bilder nicht nur in bestmöglicher Qualität aufzunehmen, sondern gleichzeitig smarte Informationen aus den Aufnahmen extrahieren können. Damit lässt sich die Bilderflut auf dem privaten Smartphone verwalten und nutzbar machen: Fotos würden dann nicht mehr mit nichtssagenden Bezeichnungen wie „IMG_20200126.jpg[4]Liebe auf den ersten Blick auf dem Smartphone verschwinden, sondern mit einem aussagekräftigen Label versehen, wie einem Lebensereignis.

Es eröffnen sich noch mehrere Einsatzfelder. So könnten mit intelligenten Kameras ausgestattete Fußgängerampeln „erkennen“, wenn eine ältere Person die Straße überquert und die Grünphase entsprechend verlängern. Intelligente Blitzgeräte könnten ihre Aufnahmen sofort selbst auswerten und die Fahrzeughalter ermitteln. „Kameras würden dann nicht mehr nur Dinge aufzeichnen, sondern Entscheidungen treffen oder Geschichten erzählen“, so Prof. Choubey.

Vorläufiges Fazit

An den Beispielen wird deutlich, wie sehr sich das Management großer Datenmengen wandelt. Es findet eine Verlagerung von der Quantität zur Qualität, von der Information zur Exformation statt[5]Mit Exformation gegen die Informationsexplosion. Keine guten Nachrichten für die Hyperscaler[6]Interview mit George Gilder: Das Leben nach Google.

Zuerst erschienen auf Identity Economy 

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