11.05.2023

AI-Musik bis Video-Synchronisation: Google präsentierte große KI-Offensive

Bei der gestrigen Google I/O Keynote zeigte der Internetkonzern, dass er nicht vor hat, irgendwem anderen das AI-Feld zu überlassen.
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Google CEO Sundar Pichai bei der Google I/O 2023 Keynote | (c) Google
Google CEO Sundar Pichai bei der Google I/O 2023 Keynote | (c) Google

Was haben ChatGPT, Midjourney und DeepL gemeinsam? Klar: Sie sind ausgesprochen populäre AI-Tools. Und noch was: Sie gehören alle drei nicht zu Google. Der eigentlich alles dominierende Riese ist zuletzt in der öffentlichen Wahrnehmung ins Hintertreffen geraten. Im KI-Bereich haben sich andere – allen voran OpenAI – die Pole Position gesichert. Doch das will der Internetkonzern natürlich nicht auf sich sitzen lassen. Bei der gestrigen Google I/O Keynote ließ man keinen Zweifel daran, dass eine Offensive auf ganzer Linie bereits begonnen hat.

Großer Rollout für ChatGPT-Rivale Bard

Eine zentrale Rolle in dieser Offensive spielt natürlich Googles ChatGPT-Rivale Bard. Er wird nun in 180 weiteren Ländern öffentlich zugänglich gemacht und kann neu auf Japanisch und Koreanisch genutzt werden. Der Chatbot soll laut Google bis Ende des Jahres in den 40 weltweit meistgesprochenen Sprachen verfügbar sein. Auch vom dahinterliegenden Sprachmodell wurde eine neue Version präsentiert: PaLM 2, das dem Sprachmodell GPT-4 von OpenAI entgegengesetzt wird, beherrscht laut Google Mathematik, Coding, logisches Denken und mehrsprachige Übersetzung, womit es auch zur DeepL-Konkurrenz wird.

Google-Chatbot soll es auch mit DALL·E, Midjourney und Stable Diffusion aufnehmen

Und noch etwas soll Bard bald können: Bilder generieren. Damit wird eine Funktion, mit der Google in Konkurrenz zu DALL·E (ebenfalls OpenAI), Midjourney und Stable Diffusion tritt, direkt in den Chatbot integriert. Es ist nicht die einzige Ankündigung im Grafik-Bereich. Der KI-Bildgenerator wird auch in die neue Android-Version integriert, um individuelle Bildschirmhintergründe einstellen zu können. Und mit dem „Magic Editor“ können zukünftig in den Google-Diensten Fotos mit KI-Unterstützung bearbeitet werden – Personen und Gegenstände können etwa entfernt oder in den Vorder- oder Hintergrund gerückt werden.

Macht Googles „Universal Translator“ bald Synchronsprecher:innen arbeitslos?

Vom statischen zum bewegten Bild: Einen AI-Videogenerator zeigte Google diesmal noch nicht. Allerdings ein anderes Video-Tool mit großer Ansage. Der „Universal Translator“ übersetzt die Sprachspur von Videos und gibt sie dann in einer gewählten Sprache mit der Stimme der übersetzten Person wieder – und zwar exakt Lippen-synchronisiert. Dabei ist es aber auch möglich, den Personen Worte in den Mund zu legen, die sie nie gesagt haben. Man sei sich der Missbrauchsmöglichkeit bewusst und integriere von Anfang an Features, um das zu verhindern, beteuert man beim Internetriesen.

MusicLM: „Gefühlvoller Jazz“ vom AI-Algorithmus

Text, Bilder, Videos – was kann eine AI denn noch generieren? Google hat eine Antwort: Musik. MusicLM macht – analog zu Bild- und Videogeneratoren – Text-Prompts zu Musik. Man könne etwa einfach „gefühlvoller Jazz für eine Dinnerparty“ eintippen und bekomme dann mehrere Versionen entsprechender AI-Songs zur Auswahl, heißt es dazu bei der Präsentation.

Ein „Sidekick“ für Google Docs und vieles mehr

Und wofür kann man AI noch nutzen? Bei der Google I/O Keynote wurde noch eine ganze weitere Palette an KI-Features präsentiert. Künftig kann man etwa in Google Docs die „Sidekick“-Funktion nutzen, die KI-gestützt Tipps zur Texterstellung geben soll, und im „Project Tailwind“ werden User:innen-Daten smart organisiert. Auch die klassische Suche, Google Maps, der Google Play Store und mehrere Produkte für Developer bekommen zusätzlich AI-basierte Funktionen. Daneben wurden bei der Keynote auch neue Betriebssystem-Versionen, Smartphones und Tablets präsentiert. Hier ein detaillierter Überblick von den Kolleg:innen von TechCrunch.

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
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Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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