04.04.2023

Diese KI der TU Graz schreibt die Filmgeschichte um

An der TU Graz werden nicht nur Ostereier eingefärbt. Eine KI der steirischen Hochschule haucht Schwarzweißfilmen Farbe ein.
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Die TU Graz bringt Farbe ins Kino. (ADobeStock)
Die TU Graz bringt Farbe ins Kino. (ADobeStock)

Was haben die FIlme „Casablanca“, „Metropolis“ und „Die zwölf Geschworenen“ allesamt gemeinsam? Allen drei Klassikern fehlt die Farbe. Obwohl 1935 der erste Farbfilm über die Kinoleinwand flimmerte, waren bis Mitte des 20. Jahrhunderts Schwarzweißfilme die Regel. Die TU Graz will nun aber auch Filmen aus dieser Zeit mit Künstlicher Intelligenz Farbe einhauchen.

KI mit Deeplearning-Technik

Bereits seit den 1970er Jahren gibt es immer wieder Versuche alte Filme zu kolorieren. Die entstandenen Kosten für manuelle oder halbautomatische Kolorierungstechniken ließen jedoch lange keinen nennenswerten Fortschritt zu. Auch die vollautomatische Einfärbung hat den Nachteil, dass die Farben nicht realitätsgetreu wirken.

Die TU Graz startete mit ihrem Projekt „RE:Color: Effiziente Färbung von Filmen in Kinoqualität basierend auf neuartigen Methoden des Maschinellen Lernen“ einen neuen Anlauf bei der Einfärbung.

Informatiker:innen rund um Thomas Pock vom Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen entwickelten zusammen mit der auf die Restauration von historischen Filmen spezialisierte Grazer Firma HS-Art eine integrierte Softwareanwendung. Diese arbeitet mit einer automatisierten Einfärbetechniken und ist mit einem Deep-Learning-System erweitert. Dieses sorgt dafür, dass der Algorithmus automatisch arbeitet, aber dennoch vollständig benutzergesteuert funktioniert.

Welche Farbe braucht es wofür?

„Man braucht immer einen Menschen, der aus historischen Überlieferungen weiß, wie die Kleidung, die Fassaden, etc. damals ausgesehen haben. War die Soldatenuniform grün oder blau? Das kann kein Algorithmus entscheiden. Er kann aber daraus lernen“, sagt Projektleiter Pock. So muss der Algorithmus mit Trainigsdaten gefüttert werden, um bestimmte Farbmuster zu erkennen.

Ziel der Forscher:innen ist es, mit möglichst wenig menschlichem Input die Filme effizient einzufärben. „Das kann so aussehen, dass der Mensch die Farbgebung für einen Filmframe vorgibt, und die Software dann die Einfärbung  weiterer Frames übernimmt“, erklärt Pock. Diese zentrale Anforderung der nutzergeleiteten Steuerung wird nur dank vor-trainierter, selbst-lernender neuronaler Netze erfüllt, die durch Benutzerinteraktion dynamisch beeinflusst werden können.

Erster Film bereits eingefärbt

Vor Projektstart haben die Forscher:innen unterschiedliche KI-Technologien analysiert, die eine automatische Einfärbung versprechen. Den besten Ansatz haben sie in der Folge mit Entwicklern von HS-Art in eine Prototypanwendung implementiert und dabei ausreichende Testmuster generiert.

Mittlerweile ist die KI bereits so weit, dass sie alte Filme sauber restauriert und einfärbt. Historische Aufnahmen wären jedoch laut Pock oft authentisch, weil sie gewisse Rauschelemente oder andere Störungen enthalten. Auch darauf weiß die KI eine Antwort. So kann die Software dieses Rauschen nachdem Restaurieren wieder generieren und einfügen.

Der Quellcode zum Algorithmus ist nach der Publikation auf einer Fachtagung mittlerweile frei zugänglich. Wie die TU auf ihrer Website berichtet, braucht es jedoch aufbauende Software vom Projektpartner HS-Art, um das Produkt effizient zu nutzen.  Der „Diamant-Film Colorizer“ kam beispielsweise in der ZDFzeit-Dokureihe „Hitlers Macht“ zur originalgetreuen Einfärbung historischer Aufnahmen zum Einsatz.

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RobCos Industrieroboter "Alfie" © RobCo

Sechs Jahre nach der Gründung in München hat RobCo den Unicorn-Status erreicht. Das teilte das Unternehmen heute per Presseaussendung mit. Innerhalb von nur neun Monaten konnte das Startup seine Unternehmensbewertung auf über eine Milliarde US-Dollar verdoppeln.

Dieser Sprung erfolgte im Rahmen einer aktuellen Finanzierungsrunde, die neue Investments mit einem Secondary Share Sale kombiniert. Dadurch erhalten langjährige Mitarbeitende die Möglichkeit, eigene Unternehmensanteile zu veräußern.

Cherry Ventures & European Tech Collective steigen ein

An der Transaktion beteiligen sich bestehende Kapitalgeber wie Sequoia, Lightspeed, Greenfield und Promus Ventures. Neu auf dem Cap Table sind unter anderem Cherry Ventures sowie das European Tech Collective, ein Netzwerk erfolgreicher europäischer Gründer:innen.

Roman Hölzl, Co-Founder und CEO von RobCo, ordnet die Finanzierung wie folgt ein: „Es gab eine starke Nachfrage, in RobCo zu investieren, und wir haben diesen Moment genutzt, um das Unternehmen zu stärken.“ Die Milliardenbewertung sei zwar ein Meilenstein, der Fokus liege nun aber auf der Auslieferung der neuen Roboter-Generation.

In seinem heutigen LinkedIn-Post weist er zudem nochmals auf die ambitionierte Mission des Unternehmens hin: „RobCo in jeder Fabrik“.

Industrieroboter „Alfie“ startet im März 2027

Hinter der Bewertung von RobCo steht ein Geschäftsmodell, das auf Hard- und Softwarelösungen für die Fertigungsindustrie basiert. Das Unternehmen entwickelt Robotik-Systeme, die dem Fachkräftemangel und Kostendruck in der Produktion entgegenwirken sollen. Im Zentrum der aktuellen Produktstrategie steht der Industrieroboter „Alfie“, dessen offizieller Marktstart für März 2027 geplant ist.

Das System ist darauf ausgelegt, durch KI-Integration unstrukturierte und sicherheitskritische Fabrikaufgaben selbstständig zu übernehmen. Luciana Lixandru, Partnerin bei Sequoia, kommentiert den technologischen Ansatz: „RobCo baut für eine Zukunft, in der KI nicht nur denkt und generiert, sondern auch in der physischen Welt agiert.“

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Für die künftige Skalierung baut das Startup seine Präsenz in den USA aus, die bereits jetzt als der am schnellsten wachsende Markt des Unternehmens gelten. Neben dem Sitz in München betreibt RobCo mittlerweile Fertigungsanlagen in Austin (Texas) sowie ein Entwicklungslabor in San Francisco. Um das US-Geschäft und die dortige Expansion direkt operativ zu steuern, verlegt CEO Hölzl seinen Standort in die Vereinigten Staaten.

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