26.03.2020

Corona-Überwachung: Tiroler Swarm Analytics will Datenlücke schließen

Geodaten von Mobilfunkanbietern, die derzeit zur Überwachung des öffentlichen Raums in der Coroankrise genutzt werden, reichen nicht aus, meint das Tiroler Startup Swarm Analytics und bringt in einer Aussendung seine AI-Video-Monitoring-Technologie ins Spiel.
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Swarm Analytics: Die AI-Video-Analyse-Technologie des Tiroler Startups könnte bei der Corona-Überwachung helfen
(c) Swarm Analytics: Die AI-Video-Analyse-Technologie des Tiroler Startups könnte bei der Corona-Überwachung helfen

„Um die geografische Verbreiterung des  Coronavirus zu unterbinden, werden Geodaten von Mobilfunkanbietern verwendet. Doch diese weisen Lücken auf. Genau diese Lücke kann man mittels Echtzeitanalyse von Videodaten, wie sie beispielsweise in Verkehrsüberwachungskameras zum Einsatz kommen, schließen“, heißt es vom Tiroler Startup Swarm Analytics in einer Aussendung. Dieses bringt damit seine eigene Lösung (der brutkasten berichtete bereits) für die Corona-Überwachung ins Spiel.

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Swarm Analytics: Anonyme und DSGVO-konforme AI-Video-Analyse

Swarm Analytics arbeitet mit AI- gestützter Video-Analyse, wobei laut Startup alle Daten komplett anonym und DSGVO-konform verarbeitet werden. Denn die Daten werden in Echtzeit direkt in der Kamera ausgewertet und nicht gespeichert. „Damit kann man hoch-präzise, lokale Informationen über Standard-Überwachungskameras in Echtzeit liefern und es lässt sich treffsicher und punktgenau die Dichte von Personengruppen erkennen und daraus eventuelle Hotspots identifizieren“, heißt es vom Tiroler Unternehmen.

Personen zählen und Bewegungsmuster erfassen

Konkret könne man mit der Technologie belebte und stark frequentierte Bereiche auf öffentlichen Plätzen sowie in öffentlichen Verkehrsmitteln identifizieren und die Auslastung erfassen. Personen könnten gezählt, Gruppengrößen quantifiziert und Bewegungsmuster erstellt werden. Die Technologie sei in allen Arten von Bussen und Zügen aber auch Bahnhöfen und Stationen einsetzbar.

Bessere Möglichkeiten in der Corona-Überwachung

Swarm Analytics CEO Michael Bredehorn führt aus: „Wie sich gerade zeigt, ist es sehr wichtig, dass man die Maßnahmen zur Eindämmung des Coronavirus überwacht und genau weiß, wie viele Menschen zum Beispiel in einen Bus einsteigen oder auf einen Zug warten“. Den Behörden würde dies ermöglichen, kritische Bereiche zu definieren. Einsatzkräfte könnten überprüfen, ob die angeordneten Maßnahmen eingehalten werden, wie erwartet funktionieren und gegebenenfalls erweitern oder einschränken. Behörden könnten die Kapazität und die Auslastung der öffentlichen Verkehrsmittel überwachen, um die Auswirkungen von Streckenausfällen zu prognostizieren, die Planung detaillierter zu gestalten und etwaige, dort lauernde Gefahren erkennen.

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Apollo, KI, Altgiechisch, Mistral
© Österreichische Nationalbibliothek/ÖAW/Daniel Hinterramskogler - Papyrus aus der römischen Kaiserzeit mit einer griechischen Geburtsanzeige, von Apollo rekonstruiert (Römisches Ägypten, 149 n. Chr.) und Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW.

In Museen und Bibliotheken weltweit lagern hunderttausende Inschriften und über eine Million Papyrusfragmente aus der Antike. Der Großteil des Materials ist fragmentarisch und schwer lesbar. „92 Prozent der Papyri warten bis heute auf ihre Entzifferung. Ein gigantischer, unerschlossener Schatz der Geschichte“, heißt es per Aussendung der Österreichischen Akademie der Wissenschaften (ÖAW). Genau hier möchte Apollo ansetzen.

Apollo: „Neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe“

Entwickelt wurde das Large Language Model (LLM) in einer Kooperation zwischen der ÖAW und den europäischen KI-Unternehmen Mistral AI und SAIL Reply. Am gestrigen Mittwoch präsentierten die Forschungspartner die erste Stufe des Apollo-KI-Systems, das ab sofort der Wissenschaft und der Öffentlichkeit zur Verfügung steht.

„Apollo zeigt, was europäische Zusammenarbeit leisten kann, wenn KI, die gezielt an wissenschaftliche Anforderungen angepasst werden kann, auf jahrhundertealtes wissenschaftliches Wissen trifft“, sagt Guillaume Lample, Co-Founder und Chief Scientist von Mistral. „Indem Mistrals Technologie dabei hilft, Texte wiederherzustellen, die seit zweitausend Jahren nur fragmentarisch überliefert sind, eröffnet sie ein neues Fenster zu unserem gemeinsamen kulturellen Erbe – und das ist erst der Anfang.“

600 Millionen Wörter

Die meisten Texte der Antike sind nur unvollständig überliefert und es fehlen einzelne Wörter oder sogar ganze Textpassagen. Das Sprachmodell Apollo könne fehlende Inhalte von Fragmenten eigenständig ergänzen und dabei helfen, das Verständnis und die historische Einordnung eines Schriftstückes zu verbessern.

Obwohl für das Training der KI in Altgriechisch nur 600 Millionen Wörter zur Verfügung standen – mehrere zehn Milliarden Wörter gelten üblicherweise als der Standard für LLMs – sei eigenen Angaben nach Apollo treffsicher.

„Bei einem vorhandenen Originaltext auf Papyrus erreicht das Modell bei maskierten, also bewusst versteckten Passagen eine Trefferquote von rund 80 Prozent“, erklärt Anna Dolganov, Forscherin am Österreichischen Archäologischen Institut der ÖAW und Mastermind hinter dem Projekt. Bei tatsächlich unbekannten Textlücken bewerteten internationale Fachexpert:innen, die das KI-System im Rahmen einer Blindstudie evaluiert haben, Apollos Vorschläge in 77 Prozent der Fälle als mindestens ebenso gut wie durch Menschen vorgenommene Ergänzungen und in 16–20 Prozent der Fälle sogar besser, heißt es.

Apollo erkennt Sprachstufen

Besonders beeindruckend sei zudem, wie präzise Apollo zwischen verschiedenen Sprachstufen des Griechischen unterscheiden kann, betont Dolganov: „Unser LLM kann mit vergleichsweise geringem Wissen über einen Kontext weitreichende Schlüsse ziehen. Anhand von Satzbau und Vokabular erkennt Apollo präzise, ob ein Text zum Beispiel aus Homers ‚Odyssee‘ stammt, und ergänzt ihn im passenden Sprachregister.“

Als Beweis zeigte Dolganov bei der Präsentation von Apollo etwa eine antike Geburtsurkunde, die vollständig rekonstruiert wurde. Zudem wurde eine beim Ausbruch des Vesuvs verkohlte Schriftrolle an entscheidenden Stellen „vollständig lesbar gemacht“. Und mit der Rekonstruktion einer fragmentarischen Inschrift aus dem Schwarzmeerraum hat sich der Forscherin zufolge belegen lassen, dass in einer bestimmten Region bereits römisches Recht galt. Die Aussendung sprach hierbei von einer „weitreichenden Erkenntnis, die durch einen Beleg für die römische Prostitutionssteuer untermauert wird.“

Weitere Stufen geplant

„Mithilfe der KI entsteht ein neues Bild der antiken Sozial- und Wirtschaftsgeschichte, da sich viele Erkenntnisse erst aus der Masse der Dokumente ergeben – etwa bei Steuerquittungen“, präzisiert Dolganov.

Und Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, ergänzt: „Apollo bringt die Erforschung von historischen Schriftstücken und Dokumenten in ein neues Zeitalter. Der Einsatz des neuen Sprachmodells wird völlig neue Forschungsfragen zulassen und unser historisches Wissen erweitern. Wir sind stolz, dass die ÖAW gemeinsam mit dem europäischen KI-Unternehmen Mistral diese wegweisende Technologie entwickelt hat. Für die Zukunft streben wir eine vertiefte Zusammenarbeit mit Mistral an.“

© ÖAW/Daniel Hinterramskogler – Heinz Faßmann, Präsident der Österreichischen Akademie der Wissenschaften, bei der öffentlichen Vorstellung von Apollo.

Der ersten Stufe des Modells sollen bald noch weitere folgen. „Das Ziel ist ambitioniert, aber machbar“, wie Dolganov betont: Die KI soll künftig unerschlossene Papyri sowohl entziffern als auch rekonstruieren können. Geplant ist außerdem eine Erweiterung, mit der das Modell thematische und semantische Suchen in der gesamten griechischen Textüberlieferung durchführen sowie Parallelstellen suchen soll und so die passende Evidenz für Ergänzungsvorschläge gleich mitliefert.

Dolganov, die ÖAW und Mistral wollen jedoch bei Altgriechisch nicht aufhören. Aufbauend auf den Erfahrungen soll die KI künftig auch mit einem lateinischen Textkorpus trainiert werden. Dafür stehen dann rund zwölf Milliarden Wörter zur Verfügung. Was für das Projekt noch fehlt, sei ein passender Name.

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Corona-Überwachung: Tiroler Swarm Analytics will Datenlücke schließen

  • Eine Datenlücke in den Überwachungsmaßnahmen im Zuge der Coronakrise könne man mittels Echtzeitanalyse von Videodaten, wie sie beispielsweise in Verkehrsüberwachungskameras zum Einsatz kommen, schließen, heißt es vom Tiroler Startup Swarm Analytics in einer Aussendung.
  • Dieses bringt damit seine eigene Lösung für die Corona-Überwachung ins Spiel.
  • Swarm Analytics arbeitet mit AI- gestützter Video-Analyse, wobei laut Startup alle Daten komplett anonym und DSGVO-konform verarbeitet werden.
  • Denn die Daten werden in Echtzeit direkt in der Kamera ausgewertet und nicht gespeichert.
  • Konkret könne man mit der Technologie belebte und stark frequentierte Bereiche auf öffentlichen Plätzen sowie in öffentlichen Verkehrsmitteln identifizieren und die Auslastung erfassen.
  • Swarm Analytics CEO Michael Bredehorn führt aus: „Wie sich gerade zeigt, ist es sehr wichtig, dass man die Maßnahmen zur Eindämmung des Coronavirus überwacht und genau weiß, wie viele Menschen zum Beispiel in einen Bus einsteigen oder auf einen Zug warten“.

AI Kontextualisierung

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