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Künstliche Intelligenz (KI) scheint die Nachrichten zu dominieren, wie es nur wenigen anderen Technologien gelungen ist. Da das Bewusstsein für KI wächst, wird die Technologie immer genauer unter die Lupe genommen. Wie intelligent ist die Software? Stellt Sie womöglich gar eine potenzielle Bedrohung dar? Wie wird sie mit Menschen interagieren? Wird sie den Menschen im Arbeitsplatz ergänzen oder ersetzen?

Antworten auf diese Fragen findet man bei der Betrachtung der Entwicklungen datengesteuerter Videotechnologie. KI-gesteuerte Videotechnik erfüllt bereits heute wertvolle Funktionen in Überwachungsanwendungen, indem sie visuelle Informationen strukturiert und für den Menschen nutzbar macht.

Video als Vorreiter bei der Nutzung von KI
Die Aufregung um KI bezieht sich primär auf ihr Potenzial, dessen Grenzen bislang kaum abschätzbar sind. Eine Branche, die schon früh den Sprung von analog zu digital vollzogen hat, ist die Videotechnologie. Hier lässt sich beobachten, wie der Umgang mit KI für Effizienzgewinne sorgen kann. Die Branche vollzieht derzeit den Wandel von einer Welt, in der Rohdaten manuell verarbeitet werden, hin zu einer, in der Menschen von der KI bereits aufgearbeiteten Daten Werte schaffen. Die Aufgaben verändern sich, menschliche Expertise bleibt allerdings unersetzlich.

In dieser neuen Welt werden Menschen durch KI-gestützte Erkenntnisse unterstützt, die den von Videokameras erzeugten visuellen Daten bereinigen und ordnen. Früher nur für Sicherheitsanwendungen genutzt, kann die Videotechnologie heute ebenso zur Gewinnung betrieblicher Erkenntnisse und zur Steigerung der Effizienz eingesetzt werden.

Unterstützung der Entscheidungsfindung
So können datengesteuerte Videotechnologielösungen helfen, indem sie Videodaten in strukturierte Informationen umwandeln, die Personen und Objekte in einer Szene sowie deren Verhalten und Beziehungen beschreiben. Die Nutzer müssen sich dann nur auf relevante Informationen konzentrieren.

Digitale Videodateien enthalten riesige Mengen an visuellen Informationen. Eine KI kann diese in Sekundenschnelle analysieren und Muster, Trends und Korrelationen erkennen. Diese Erkenntnisse werden für Nutzer von Videoüberwachungssystemen zunehmend wichtiger als die aufgezeichneten Bilder selbst. Der Mensch bleibt dabei der zentrale »human-in-the-loop«, der die Analysen überprüft und fundierte Entscheidungen trifft.

Analytik verstehen
Zu den grundlegenden Funktionen der Videoanalyse gehören Objekterkennung und -verfolgung. Bei der Raumüberwachung wird die Objekterkennung zur Zählung von Personen, zum Schutz von Grenzen und zur Identifizierung von Objekten eingesetzt, die bestimmte Linien überschreiten. Im zeitlichen Bereich wird die Objektverfolgung u. a. verwendet, um Informationen über die Flugbahn von Objekten zu extrahieren und Anomalien zu erkennen. So kann die Technik etwa bei der Sturzprävention und -erkennung helfen

Prädiktive Analysen sind der nächste spannende Entwicklungsschritt. Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen können wahrscheinliche Interaktionen zwischen Objekten vorhergesagt werden, sodass Sicherheitsteams Eventualitäten vorhersagen und Vorfälle bewältigen können, bevor sie tatsächlich eintreten.

Herausforderungen für die Zukunft
Zukünftige Entwicklungen in der datengesteuerten Videoanalyse sind eng mit der Entwicklung der KI verbunden. Zukünftige Fortschritte in der KI hängen von zwei derzeit knappen Elementen ab: Chips und Daten.

Die Entwicklung der KI hängt von der Verfügbarkeit von Chips ab, die die erforderlichen intensiven Berechnungen ermöglichen. Die Nachfrage nach diesen Chips ist jedoch so groß, dass die Knappheit für KI-Entwickler zunehmend zu einem Problem wird. TSMC, der weltweit größte Auftragsfertiger von Chips, prognostiziert, dass die Nachfrage nach KI-Prozessoren in den nächsten fünf Jahren um etwa 50 Prozent steigen wird – jährlich.

Eine weitere Herausforderung bezieht sich auf die Daten selbst. Fortgeschrittene Videoanalyse ist auf große, annotierte Datensätze angewiesen, die trainiert werden müssen und für die entsprechende Rechte zur ethischen Nutzung bestehen. Eine Lösung für dieses Problem liegt in der Verwendung »synthetischer« Daten. Künstlich erzeugte oder ergänzte synthetische Daten bieten eine Möglichkeit, die Menge der verfügbaren Daten zu erhöhen, auf denen ein KI-Modell trainiert werden kann.

Synthetische Daten im Einsatz
Die Arbeit von Milestone Systems mit der Universität Aalborg in Dänemark zeigt, wie synthetische Daten helfen können, geeignete Datensätze zu erhalten. Ziel des Projekts war die Entwicklung eines synthetischen Datensatzes zur Ergänzung von Wärmebildern, um einem Videoüberwachungssystem zu helfen, eine in den Hafen gestürzte Person zu erkennen und die Rettungskräfte zu alarmieren. Freiwillige simulierten Stürze ins Wasser, um dem System verschiedene Bewegungsmuster zu vermitteln. Auch Dummys wurden eingesetzt, um Stürze zu simulieren. Diese Trainingsdaten wurden dann mit synthetischen Daten angereichert, um Szenarien mit komplizierteren Verhaltensweisen zu simulieren.

Lebenslanges Lernen
Die Entwicklung der datengesteuerten Videotechnologie und die Entwicklung der KI, auf der sie nun beruht, hängen nicht nur von der Verfügbarkeit ausreichender Rechenleistung und Datensätze ab. Die zukünftige Entwicklung der KI muss eine höhere Zuverlässigkeit und Genauigkeit bringen. Dies kann durch die Anwendung von »ModelOps« erreicht werden, einer Sammlung von Tools und Best Practices, die zur Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von KI-Modellen verwendet werden.

ModelOps ermöglicht es Entwicklern, suboptimale Ergebnisse in ihren Modellen aufzudecken und entsprechende Maßnahmen zu ergreifen, wie etwa das Modell weiter zu trainieren. Dies hilft bei der Identifizierung und Bewertung jeglicher Systemverschlechterung, die bisweilen durch die Veränderung der Daten im Vergleich zu den Trainingsdaten verursacht wird.

Die weitere Entwicklung der KI hängt stark von der breiteren Akzeptanz durch Verbraucher, Unternehmen und Regierungen ab. Bei der Videoüberwachung wurde dieses Vertrauen bereits geschaffen. Nun, da KI innovative Anwendungen für datengesteuerte Videos unterstützt, ist es jedoch wichtig, dass die Technologie auf verantwortungsvolle Weise eingesetzt wird. Organisationen, die mit KI arbeiten, sollten sich an Vorschriften halten und Richtlinien wie den G7-Verhaltenskodex für KI einhalten, den Milestone Systems Anfang 2024 angenommen hat.

Ungenutztes Potenzial
Da sich KI ständig weiterentwickelt, wird sich die Entwicklung in der Videotechnologie auch bei Arbeitsweisen in anderen Bereichen widerspiegeln. Es bietet sich an, den Videosektor als »Sandkasten« zu betrachtet, der reale Anwendungen für KI liefert und den Nutzern von datengesteuerter Videotechnologie einen Mehrwert bietet, der über die reine Sicherheit hinausgeht.

Die erfolgreiche Anwendung von KI in der Videotechnologie zeigt, wie der Mensch im Mittelpunkt der Technologie stehen kann und sollte. Sie erinnert auch daran, dass KI eingesetzt werden kann, um Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

Dr. Barry Norton, Vice President of Research, Milestone Systems (www.milestonesys.com)

Dr. Barry Norton ist Spezialist für Big Data/Analytik und maschinelles Lernen, die in kollaborativen Forschungs- und Innovationsumgebungen zum Einsatz kommen. Als VP Research bei Milestone hat er drei Funktionen von Grund auf neu aufgebaut: Grundlagenforschung, angewandte Forschung und geistiges Eigentum. In diesen Bereichen leitet Barry 25 Mitarbeiter, darunter 5 Postdoktoranden und 6 Doktoranden sowie ein Team erfahrener Ingenieure und einen Patentanwalt.

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