WireStyle: Roboter von Startup baut Bilder aus kilometerlangem Faden
Bilder aus auf Nägeln gespannten Fäden sind als Deko beliebt. Das deutsche Startup WireStyle hebt das Prinzip mit seiner Technologie auf ein neues Level.
Wie bei allen beliebten Deko-Gegenständen kann man sich wohl auch bei Faden-Bildern geschmacklich streiten. Die Bilder aus auf Nägeln in Holzplatten gespannten Fäden sind jedenfalls weithin beliebt. Ein solches selbst zu machen, ist aber ziemlich aufwändig, wie Thomas Willberger 2018 feststellte. „Damals wollte ich meiner Freundin ein unvergessliches Weihnachtsgeschenk machen und ein Fadenbild herstellen“, erzählt er. Dafür habe er 400 Nägel, 50 Meter Faden und 16 Stunden seiner Zeit genutzt. Und es entstand die Idee für das Startup WireStyle, das er später mit dem Diplom-Physiker und Fotografen André Gall gründete.
Roboter verarbeitet tausende Nägel und mehrere Kilometer Faden
„Wir haben uns überlegt, wie so ein Bild aussehen würde, wenn man statt einiger hundert mehrere tausend Nägel und statt einigen Metern mehrere Kilometer Faden verwendet“, erzählt Gall. Er baute einen Roboter, der die Nägel vollautomatisch mit einer Geschwindigkeit von zehn Nägeln pro Sekunde in die Platte schlägt und danach den Faden an den Nägeln entlang zieht. Für den anderen Teil – die Software-Seite – sorgte Willberger, seines Zeichens Bachelor in Mechanical Engineering und nach eigenen Angaben leidenschaftlicher Programmierer: „Dafür habe ich eine Software geschrieben, die aus einem beliebigen Bild ein fotorealistisches Fadenbild berechnet“.
Eigene Motive bei WireStyle hochladen
Im Online-Shop von WireStyle können Kund:innen entweder fertige Motive bestellen oder eigene Bilder hochladen. Auf der Page werden etwa Faden-Bild-Versionen von Hochzeits- oder Baby-Fotos oder auch kitschigen Tier-Motiven als Beispiele gezeigt. Der Preis beginnt bei 130 Euro für 57 mal 42 Zentimeter und geht bis 350 Euro für 57 mal 117 Zentimeter. Nun will das Unternehmen einem noch breiteren Publikum bekannt werden und ist in der nächsten Episode von „Die Höhle der Löwen“ zu sehen. Dort pitchen die beiden Gründer um ein Investment von 200.000 Euro für 15 Prozent Firmenanteile.
Außerdem in dieser Folge von „Die Höhle der Löwen“ zu sehen: The Plant Box, Bavarian Rescher, Res-T und Smartbraille.
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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