26.06.2020

Google bringt mit einem 46-Kamera-Koloss 3D-Video auf ein neues Level

Mit "Immersive Light Field Video" schafft Google eine neue Form von 3D-Video, in dem man - bis zu einem gewissen Grad - die Perspektive wechseln und "um die Ecke schauen" kann.
/artikel/google-3d-video-immersive-light-field
Google: So sieht der
(c) Google: So sieht der "Capture Rig" aus - 46 Kameras für eine neue Form von 3D-Video

Mit „Immersive Light Field Video with a Layered Mesh Representation“ trägt das Projekt derzeit noch einen recht sperrigen Namen, der vor einer kommerziellen Nutzung wohl nochmal überdacht werden muss. Doch was Google-Mitarbeiter unter diesem Titel kreiert haben, ist durchaus beeindruckend. Ein kolossaler „Capture Rig“, in dem 46 Kameras verbaut sind, fängt das Grundmaterial für ein neues Level von 3D-Video ein. In diesem können User – bevorzugt mit VR-Brille – bis zu einem gewissen Grad die Perspektive wechseln und so sogar „um die Ecke schauen“. Mit bisherigen 3D- oder auch 360-Grad-Video-Lösungen waren Nutzer immer auf einen Beobachtungspunkt fixiert.

Hardware-Seite als kleinere Herausforderung

Die Hardware-Seite ist dabei dem Vernehmen nach die kleinere Herausforderung. Der „Capture Rig“ bestehend aus 46 üblichen Sport-Kameras mit je rund 18 Zentimeter Abstand, einer Plexiglas-Halbkugel, einem Gestell und einem Stativ sei „günstig und relativ leicht herzustellen“, meinen die Entwickler in einem Erklär-Video (siehe unten). Sogar Gegenstände in nur 20 Zentimeter Entfernung können erfasst werden.

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Es ist vor allem die Software, die neue Maßstäbe setzt. In einer Reihe von Schritten errechnet der genutzte Algorithmus auf Basis der Google DeepView-AI-Technologie unter anderem die Entfernungen der erfassten Gegenstände und erstellt 3D-Modelle. Am Ende komme aber eine „leichtgewichtiges“ Format heraus, das sich auch in mobilen VR/AR-Plattformen, oder im Web-Browser rendern lasse, so die Entwickler in ihrem Whitepaper.

Erklär-Video zu „Immersive Light Field Video with a Layered Mesh Representation“

Unterschied zu bisherigen 3D-Video-Formaten

Dadurch meinen die Projekt-Mitarbeiter auch, einen bedeutenden Fortschritt im Vergleich zu ähnlichen Versuchen der vergangenen zwei Jahrzehnte erreicht zu haben. Während die derzeit gängigen 3D-Video-Formate für VR-Anwendungen durch die statische Perspektive bei vielen Usern zu Übelkeit führen würden, gebe es bei den bisherigen multiperspektivischen Ansätzen stets hohe Hardware-Kosten bei der Erstellung und -Anforderungen bei der Verarbeitung.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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AI Summaries

Google bringt mit einem 46-Kamera-Koloss 3D-Video auf ein neues Level

  • Ein kolossaler „Capture Rig“, in dem 46 Kameras verbaut sind, fängt das Grundmaterial für ein neues Level von 3D-Video ein.
  • In diesem können User – bevorzugt mit VR-Brille – bis zu einem gewissen Grad die Perspektive wechseln und so sogar „um die Ecke schauen“.
  • Die Hardware-Seite ist dabei dem Vernehmen nach die kleinere Herausforderung: Der „Capture Rig“ bestehend aus 46 üblichen Sport-Kameras mit je rund 18 Zentimeter Abstand, einer Plexiglas-Halbkugel, einem Gestell und einem Stativ sei „günstig und relativ leicht herzustellen“, meinen die Entwickler in einem Erklär-Video.
  • Es ist vor allem die Software, die neue Maßstäbe setzt: In einer Reihe von Schritten errechnet der genutzte Algorithmus auf Basis der Google DeepView-AI-Technologie unter anderem die Entfernungen der erfassten Gegenstände und erstellt 3D-Modelle.
  • Am Ende komme aber eine „leichtgewichtiges“ Format heraus, das sich auch in mobilen VR/AR-Plattformen, oder im Web-Browser rendern lasse, so die Entwickler in ihrem Whitepaper.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Google bringt mit einem 46-Kamera-Koloss 3D-Video auf ein neues Level

  • Ein kolossaler „Capture Rig“, in dem 46 Kameras verbaut sind, fängt das Grundmaterial für ein neues Level von 3D-Video ein.
  • In diesem können User – bevorzugt mit VR-Brille – bis zu einem gewissen Grad die Perspektive wechseln und so sogar „um die Ecke schauen“.
  • Die Hardware-Seite ist dabei dem Vernehmen nach die kleinere Herausforderung: Der „Capture Rig“ bestehend aus 46 üblichen Sport-Kameras mit je rund 18 Zentimeter Abstand, einer Plexiglas-Halbkugel, einem Gestell und einem Stativ sei „günstig und relativ leicht herzustellen“, meinen die Entwickler in einem Erklär-Video.
  • Es ist vor allem die Software, die neue Maßstäbe setzt: In einer Reihe von Schritten errechnet der genutzte Algorithmus auf Basis der Google DeepView-AI-Technologie unter anderem die Entfernungen der erfassten Gegenstände und erstellt 3D-Modelle.
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AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Google bringt mit einem 46-Kamera-Koloss 3D-Video auf ein neues Level

  • Ein kolossaler „Capture Rig“, in dem 46 Kameras verbaut sind, fängt das Grundmaterial für ein neues Level von 3D-Video ein.
  • In diesem können User – bevorzugt mit VR-Brille – bis zu einem gewissen Grad die Perspektive wechseln und so sogar „um die Ecke schauen“.
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AI Kontextualisierung

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

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  • In diesem können User – bevorzugt mit VR-Brille – bis zu einem gewissen Grad die Perspektive wechseln und so sogar „um die Ecke schauen“.
  • Die Hardware-Seite ist dabei dem Vernehmen nach die kleinere Herausforderung: Der „Capture Rig“ bestehend aus 46 üblichen Sport-Kameras mit je rund 18 Zentimeter Abstand, einer Plexiglas-Halbkugel, einem Gestell und einem Stativ sei „günstig und relativ leicht herzustellen“, meinen die Entwickler in einem Erklär-Video.
  • Es ist vor allem die Software, die neue Maßstäbe setzt: In einer Reihe von Schritten errechnet der genutzte Algorithmus auf Basis der Google DeepView-AI-Technologie unter anderem die Entfernungen der erfassten Gegenstände und erstellt 3D-Modelle.
  • Am Ende komme aber eine „leichtgewichtiges“ Format heraus, das sich auch in mobilen VR/AR-Plattformen, oder im Web-Browser rendern lasse, so die Entwickler in ihrem Whitepaper.

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  • In diesem können User – bevorzugt mit VR-Brille – bis zu einem gewissen Grad die Perspektive wechseln und so sogar „um die Ecke schauen“.
  • Die Hardware-Seite ist dabei dem Vernehmen nach die kleinere Herausforderung: Der „Capture Rig“ bestehend aus 46 üblichen Sport-Kameras mit je rund 18 Zentimeter Abstand, einer Plexiglas-Halbkugel, einem Gestell und einem Stativ sei „günstig und relativ leicht herzustellen“, meinen die Entwickler in einem Erklär-Video.
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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

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