Die herkömmliche Videoanalyse von Verkehrs- und Menschenströmen in Städten verursache vor allem drei Probleme: Große Datenmengen, hohe Kosten und nur schwer verarbeitbare Informationen. Permanenter Datenfluss und Gratwanderungen im Bereich des Datenschutzes seien die Begleiterscheinungen, heißt es vom 2018 gegründeten Innsbrucker Startup Swarm Analytics.
Mit der eigenen KI-Lösung verwandle man durch fortgeschrittene Objekterkennung die Flut an Videodaten bereits an der Quelle in standardisierte Datenpakete. Das mache die Datenverarbeitung schneller und der Datenfluss reduziere sich. Damit löse der Algorithmus das Kostenproblem solcher komplexer Videoauswertungen. „KI-basierte Videoauswertung funktioniert und ist leistbar. Sie bildet das Rückgrat aller Verkehrstelematik – ob ruhender oder fließender Verkehr, öffentlicher oder Individualverkehr, motorisiert, mit Rad oder zu Fuß“, sagt Gründer und CEO Michael Bredehorn.
Swarm Analytics: Bereits zweite Finanzierungsrunde von primeCrowd und MAD
Bereits Anfang 2020 hatte sich das Startup ein Investment von etwas mehr als einer halben Million Euro von primeCrowd und Gründungsinvestor und Company Builder MAD Ventures geholt. Nun folgte eine weitere Kapitalrunde in dieser Konstelation, bei der 1,2 Millionen Euro hereinkamen. Mit dem Geld wolle man nun in die internationale Expansion mit globalen Partnern gehen. Expert:innen würden den Markt für Videoanalyse bis zum Jahr 2025 auf vier Milliarden Dollar schätzen, wovon ein Viertel auf Europa falle, heißt es vom Unternehmen. Neben Österreich und Deutschland zählen aber auch die USA bereits jetzt zu den Kernmärkten des Startups.
primeCrowd CIO Ronald Rapberger kommentiert: „Swarm Analytics verfügt über ein erfahrenes Managementteam, namhafte Kunden und eine starke internationale Ausrichtung. Die Verarbeitung von Verkehrsdaten für Smart Cities ist ein riesiger Wachstumsmarkt, der auf ein starkes Interesse von InvestorInnen in unserem Netzwerk gestoßen ist“. Für MAD Ventures Co-Founder Wieland Alge ist klar: „Wir sind überzeugt, dass angewandte KI eines der heißesten Themen der Zukunft ist. Kameras, die sehen und gleichzeitig Fragen beantworten, sind dem menschlichen Zugang zu Informationen am nächsten. Als klar war, dass dazu auch der Datenschutz gehört, waren und sind wir begeistert von Swarm Analytics“.
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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