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Podcast über Künstliche Intelligenz und Wissenschaft
DEEP MINDS #13: KI in Deutschland & Aleph Alpha

Software ersetzt Hardware: Eine neue Nvidia-KI könnte teures Spezialequipment für die Aufnahme von flüssigen Zeitlupen überflüssig machen.

KI-Forscher bei Nvidia stellen ein Deep-Learning-Verfahren vor, mit dem aus einem herkömmlichen Video mit 30 Bildern pro Sekunde nachträglich eine Superzeitlupe mit 480 Bildern pro Sekunde generiert werden kann.

Laut den Forschern könnten Zeitlupen mit 240 Bildern pro Sekunde zwar schon mit dem Smartphone aufgezeichnet werden. Aber das verbrauche viel Speicherplatz und Energie.

Außerdem sollen die KI-berechneten Zeitlupen qualitativ hochwertiger sein als jene, die mit herkömmlichen Aufnahmeverfahren erstellt wurden.

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„Unsere Methode kann mehrere Zwischenbilder erzeugen, die räumlich und zeitlich kohärent sind“, so die Forscher. „Unser Multi-Frame-Ansatz übertrifft alle aktuellen Single-Frame-Methoden.“

Die Forscher trainierten ein neuronales Netz mit mehr als 11.000 240-FPS-Videos bestehend aus Alltags- und Sportszenen. Dieses Training versetzt die KI in die Lage, zwischen zwei Bildern eine beliebige Anzahl passender Bilder zu ergänzen. So wird die für die Superzeitlupe notwendige hohe Bildwiederholrate erreicht.

Die Wirksamkeit der Zeitlupen-KI demonstrieren die Nvidia-Forscher unter anderem an zwei Videos des bekannten YouTube-Kanals „The Slow Mo Guys“ (siehe Video unten). Die KI konnte die Geschwindigkeit der ohnehin schon langsamen und detaillierten Aufnahmen bei gleicher Qualität um den Faktor vier reduzieren – und das ohne auf die speziellen Zeitlupenkameras der YouTuber angewiesen zu sein.

Die Forschungsergebnisse werden in dieser Woche auf einer wissenschaftlichen Fachkonferenz vorgestellt. Ob und wann die Technologie von Endverbrauchern genutzt werden kann, ist noch nicht bekannt.

Weiterlesen über Künstliche Intelligenz bei Nvidia:

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Online-Journalist Matthias ist Gründer und Herausgeber von THE DECODER. Er ist davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz die Beziehung zwischen Mensch und Computer grundlegend verändern wird.
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