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Adobe Sensei: Hundebilder suchen per KI

Adobes künstliche Intelligenz kann Personen aus Bildern ausschneiden, Sprachaufnahmen verbessern, das Verhalten von Nutzern vorhersagen und vieles mehr. Wir haben mit einem der Entwickler über Vorhersagen von Nutzerverhalten, Datenschutz und einen Berliner Chatbot gesprochen.

Artikel von Martin Wolf veröffentlicht am
Brett Butterfield ist Leiter der Softwareentwicklung für Sensei und Suche bei Adobe.
Brett Butterfield ist Leiter der Softwareentwicklung für Sensei und Suche bei Adobe. (Bild: Martin Wolf/Golem.de)

Es ist heiß in Los Angeles. Auch im November steigen die Temperaturen mitunter auf fast 30 Grad. Von Sonnenschein und blauem Himmel ist auf Adobes Hausmesse Max 2019 aber nichts zu sehen - jedenfalls nicht in der riesigen Halle, in der wir uns mit dem technischen Leiter für Softwareentwicklung, Brett Butterfield, verabredet haben. Hier stehen einige Stände fast verloren auf dunklen, tiefen Teppichen in klimatisierter Umgebung. Trotzdem hat Butterfield sehr gute Laune, denn sein Projekt für die diesjährige Messe ist pünktlich fertig geworden: In nur 30 Tagen haben sein Team und er eine Sprachsuche für das Stockfoto-Portal von Adobe entwickelt. Der Name: Hey Sensei.

Inhalt:
  1. Adobe Sensei: Hundebilder suchen per KI
  2. Sensei soll Muster im Workflow erkennen

Die Suche nutzt einen Chatbot, der von der Berliner Firma Rasa programmiert wurde und kontextbasiert reagiert. Wenn Butterfield sagt: "Fotos von Kindern", sehen wir erwartungsgemäß viele glückliche Kinder. Sagt er dann: "Füge einen Hund hinzu" und "Bewege den Hund nach links" verändert sich die Fotoauswahl entsprechend. Die glücklichen Kinder sind jetzt rechts, der Hund links im Bild. Die zugrundeliegende Technologie heißt intern Concept Canvas und basiert auf der Analyse der Anordnung der Bildinhalte.

All diese Funktionen sind Teil von Adobe Sensei - der konzerneigenen Plattform für maschinelles Lernen.

"Es ist ein ganzes Bündel von neuronalen Netzwerken", sagt Brett Butterfield. "Die Teams können individuell entscheiden, für welche Plattform sie entwickeln. Die meisten nehmen Pytorch, manche nutzen Tensorflow oder Caffe." Es sei im Grunde genommen Grid Computing. "Wir haben eine große Zahl an Cloud-Servern, die verschiedene Plattformen bieten und eine gemeinsame API haben. Man kann sie zusammenschließen und verkettete Analysen durch alle laufen lassen."

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Häufig würden 70 Millionen Fotos und mehr auf einen Schlag verarbeitet, so Butterfield weiter. Diese Fotos würden mit fünf oder sechs Merkmalen klassifiziert. "Das erzeugt schon eine ziemliche Last auf den Servern, aber die Architektur skaliert automatisch."

Trotzdem hat das System Grenzen. Bei aufwendigen Merkmalen braucht ein Einzelrechner bis zu einer Sekunde. Adobe Stock hat 175 Millionen Fotos, da kämen insgesamt viele Jahre Rechenzeit zusammen. Die einfachen Klassifikationen können jedoch in Sekundenbruchteilen durchgeführt werden - als Beispiel nennt Butterfield die Analyse von Geschlecht, Alter und Emotionen. Das funktioniert inzwischen sogar bei Videodaten in Echtzeit. Wenn Fotos neu zur Datenbank hinzugefügt werden, erfolgt die Klassifikation auf den Rechnerclustern verteilt im Hintergrund.

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Sensei soll Muster im Workflow erkennen 
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StaTiC2206 21. Nov 2019 / Themenstart

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