14.06.2023

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

Nur die markanten Eckpunkte verraten diese Bilder als QR-Codes, der Scanner erkennt sie aber problemlos. Das Stable-Diffusion-Modell Controlnet macht's möglich.
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Einer der Anime-QR-Codes des chinesischen Bloggers
Einer der Anime-QR-Codes des chinesischen Bloggers

Die kleinen viereckigen Bildchen sind mittlerweile seit vielen Jahren omnipräsent. Wo man auch hinsieht, begegnen einem QR-Codes. Auch an die üblicherweise schwarz-weiße, im besten Fall in einem anderen Ton eingefärbte Optik, haben wir uns längst gewöhnt. Und eines ist klar: Ein QR-Code muss aus vielen kleinen Quadraten bestehen, um zu funktionieren. Oder?

Ein simples alternatives QR-Code-Design (ganz ohne KI) | via qrbtf.com

Generative KI bringt Bilder-QR-Codes auf nächstes Level

Tatsächlich ist das nicht der Fall. Nicht nur in der Farbe, sondern auch in der Form ist eine gewisse Variation möglich, trotz der QR-Code-Scanner die Links problemlos abrufen können (siehe oben – der Standard-Scanner in der Handykamera erkennt diese allerdings nicht automatisch). Und nimmt man generative KI zur Hilfe, geht diese Variation noch viel, viel weiter, als im oberen Beispiel, wie ein chinesischer Blogger nun eindrücklich zeigte und damit auf Reddit viral ging.

Einer der besonderen QR-Codes im Blog-Beitrag

Bauwerke, Landschaften und Anime-Figuren

Im Blog-Beitrag zu sehen sind Bauwerke, Landschaften, Anime-Figuren sowie traditionelle (asiatische) Muster und Grafik-Stile. Dass es sich um einen QR-Code handelt, verraten nur die markanten Eckpunkte, die sich in vielen Fällen ebenfalls harmonisch in die Grafik einfügen. Die meisten Codes führen zur Website qrbtf.com, auf der man deutlich einfachere Bilder-QR-Codes (wie das zuoberst gezeigte Beispiel) erstellen kann.

Einer der besonderen QR-Codes im Blog-Beitrag

Stable Diffusion-Modell Controlnet genutzt

Der Blogger nutzte für seine Werke eine generative KI: das auf dem Bildgenerator Stable Diffusion basierende Modell Controlnet. Dieses erlaubt besonders spezifische Prompts. Für die gezeigten Codes wurde es darauf trainiert, eingespeiste QR-Codes (diese werden zuvor über einen normalen Generator erstellt) mit Grafiken zu “übermalen”, ohne dass sie ihre Funktion verlieren. Ganz genau verrät der Blogger aber nicht, wie er solche Ergebnisse erzielt hat.

Einer der besonderen QR-Codes im Blog-Beitrag
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Salzburger App Twine kombiniert Psychologie und KI für das perfekte Match

Mithilfe von Psychologie und Künstlicher Intelligenz will das Startup Ascalon die Zukunft von PsyTech transformieren. Nun launched es sein erstes Produkt: die Matching-App Twine.
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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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AI Summaries

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Als AI-Sprachmodell kann ich keine Meinung haben. Allerdings könnte man argumentieren, dass die Verwendung von generativer KI zur Erstellung von ästhetisch ansprechenden und funktionalen QR-Codes für Werbezwecke oder als künstlerischer Ausdruck kreative Möglichkeiten eröffnet. Es könnte auch eine Debatte darüber geben, ob diese Art von QR-Codes die Bildung von visueller Ästhetik und Design fördert oder sie vereinfacht.

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Im Artikel wird keine spezifische Information zu wirtschaftlichen Auswirkungen von generativer KI und alternativen QR-Code-Designs gegeben. Es wird lediglich auf einfacher zu erstellende Bilder-QR-Codes auf einer Website hingewiesen.

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Als Innovationsmanager:in ist es wichtig, sich stets mit neuen Technologien auseinanderzusetzen und Potentiale auszuloten. Der Artikel zeigt, dass durch den Einsatz von generativer KI selbst QR-Codes, die seit vielen Jahren im Einsatz sind, noch weiterentwickelt werden können. Somit kann der Einsatz von KI auch in anderen Bereichen der Produktentwicklung und -gestaltung einen Mehrwert bieten und neue Möglichkeiten eröffnen. Als Innovationsmanager:in sollte man sich daher mit den Potentialen von generativer KI auseinandersetzen und prüfen, ob sich dadurch neue Ideen und Lösungsansätze ergeben können.

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Als Investor:in hat dieser Artikel direkt wenig Relevanz. Allerdings zeigt er, wie Fortschritte in der künstlichen Intelligenz auch die Gestaltung von QR-Codes beeinflussen können und somit auch in der Marketingbranche Veränderungen bringen könnten.

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Als Politiker:in könnten Sie von der neuen Möglichkeit der Gestaltung von QR-Codes mittels generativer KI profitieren. Durch die Einbindung von ansprechenden und individuellen Designs in QR-Codes könnten Sie Ihre Kampagnen und Wahlprogramme noch besser bewerben und interessanter gestalten.

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Das Bigger Picture dieses Artikels ist, dass die generative KI neue Möglichkeiten eröffnet hat, um QR-Codes in verschiedenen Formen und Farben zu gestalten, die ihre Funktion immer noch erfüllen können. Dies könnte für Marketing- und Werbezwecke interessant sein, da QR-Codes oft als visuelle Brücke zwischen der realen und digitalen Welt verwendet werden. Es zeigt auch, wie Technologie wie KI das Design und die kreativen Möglichkeiten erweitern kann.

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

  • Der chinesische Blogger, der die besonderen QR-Codes erstellt hat

Dank KI: So schön können (funktionierende) QR-Codes sein

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • qrbtf.com

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