ktchng aus Neusiedl verspricht Usern 1€ für jeden Gegenstand, den seine AI nicht erkennt
Mit seiner Mischung aus Bild-Suchmaschine und sozialem Medium für Kaufentscheidungen will das Burgenländer Startup ktchng nun die Europa-Expansion angehen.
Der brutkasten berichtete bereits über das burgenländische Startup ktchng. Dieses verlegte seinen Hauptsitz mittlerweile von Mattersburg nach Neusiedl am See, eröffnete Standorte in Wien und Bratislava und präsentierte nun eine deutlich überarbeitete App (iOS und Android) mit nachgeschärften Features. Mit dieser will man die Europa-Expansion starten und in weiterer Folge global expandieren. „Wir haben in den letzten Monaten einen riesigen Schritt gemacht“, sagt ktchng-Gründerin Petra Augustyn. Derzeit hat man laut Unternehmensangaben rund 2.700 aktive User:innen.
Konkret handelt es sich bei der ktchng-App um eine Kombination aus Bild-Suchmaschine und sozialem Netzwerk. Nutzer:innen können Gegenstände mit ihrer Kamera scannen und sollen binnen Sekunden Kauf- sowie Produktinformationen über diese Objekte bekommen. Diese können anschließend mit Freunden geteilt werden. „Wir merken, dass gerade junge Konsumenten kaum mehr Kaufentscheidungen treffen, ohne sich zuvor mit ihren Freunden online und offline zu beraten. Das ist genau der Punkt, auf den ktchng setzt“ erklärt Augustyn. Zudem wolle man Creators eine Bühne bieten: „Uns geht es darum, einen Raum zu schaffen, wo jemand seinen Content mit der ktchng-Community teilen kann“. In Zukunft sollen die Nutzer zudem eigene Produktvideos erstellen oder Bestehende erweitern und innerhalb der App teilen können.
Mit einem neuen Tech-Team entwickelte und entwickelt ktchng einen eigenen Webshop, eine eigene Wallet-Lösung für seinen mittlerweile FMA-zertifizierten KTC-Token und arbeitet auch an einer eigenen Object Recognition-Lösung, „da die bisherigen Objekt-Erkennungssysteme nicht den hohen Qualitätsansprüchen von ktchng entsprechen“, wie es in einer Aussendung heißt. „Hier sind wir noch nicht dort wo wir sein möchten, aber am richtigen Weg“, meint Augustyn.
User:innen bekommen KTC Token für nicht erkannte Gegenstände
Vom Trainieren des Algorithmus der AI können auch User:innen profitieren. Denn das Startup verspricht ihnen einen KTC Token für jeden gescannten Gegenstand, der nicht erkannt wird. Zudem können sich User:innen auch it anderen Handlungen wie dem Teilen bestimmter Inhalte einen KTC holen. Der Token hat einen fixierten Wert von einem Euro. Noch müssen Nutzer:innen aber noch etwas darauf warten, ihn auch einsetzen zu können. Man werde diesen „zu einem späteren Zeitpunkt im Webshop einlösen können“, heißt es vom Startup. Derzeit können dort nur Merchandise-Artikel des Startups gekauft werden.
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.“
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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