KI & Machine Learning

Mit KI-Tools von Google Cloud sicher in die Zukunft starten

#ai

Künstliche Intelligenz (KI) ist im Alltag angekommen. War Machine Learning noch vor kurzer Zeit mit großem Aufwand verbunden, machen benutzerfreundliche KI-Tools die Technologie immer mehr zur Norm, mit der Unternehmen jeder Größe und Branche die Herausforderungen der Digitalisierung besser meistern können.

Mit den skalierbaren KI-Lösungen von Google Cloud können Unternehmen ihre Ideen schneller verwirklichen, Kosten senken und ihre Kund*innen mit maßgeschneiderten Erlebnissen begeistern. Ob Sport, Landwirtschaft oder E-Commerce: KI-Anwendungen fördern derzeit große und kleine Revolutionen in nahezu jeder Branche.

Die drei folgenden Unternehmen könnten unterschiedlicher kaum sein – doch eines haben sie gemeinsam: Sie alle nutzen KI-Tools von Google Cloud, um Grenzen zu überwinden und Innovationen, die gestern noch Zukunftsmusik waren, erfolgreich umzusetzen.

AISportsWatch bringt HD Live-Streaming in alle Spielklassen

Wenn das Lieblingsteam spielt, steht die Welt bis zum Schlusspfiff still – solange die Bildqualität stimmt. Dank zuverlässiger Livestreams sind zumindest Erstligisten und Nationalteams mittlerweile in jedem Wohnzimmer in HD-Qualität zu Hause. Fans können bei wichtigen Spielen weltweit in Echtzeit mitfiebern. Spiele dieser Größenordnung sind jedoch nur die Spitze des Eisbergs in Sachen Sport und Entertainment.

AISportsWatch ist eine digitale Plattform, die die Live-Übertragung von Spielen unterschiedlicher Sportarten auch für weniger bekannte Teams und niedrigere Spielklassenebenen vereinfacht. Dafür kombiniert die Plattform zwei Innovationen: Eigens entwickelte Kameras, die das Spielgeschehen mit einer permanenten 180-Grad-Spielfeldaufnahme verfolgen, und KI-Tools, die mit intelligenten Schwenks und Zooms dynamische Bewegtbilder erzeugen, als säße jemand hinter der Kamera.

Seit dem Launch 2017 hat AISportsWatch mehr als 25.000 Live-Events übertragen und 45.760 Stunden Live-Material aufgezeichnet. Events unterschiedlicher Sportarten, einschließlich Fußball, Eishockey, Handball und sogar Springreiten, werden in 1080p HD gestreamt. Dabei sammelt die Plattform auch Daten über das Spielgeschehen, um Clubs beispielsweise dabei zu helfen, ihre Spielstrategien zu verfeinern.

„Die Herausforderung für uns ist, eine gleichmäßige Qualität in allen unseren Livestreams zu garantieren,” erklärt Marvin Baudewig, CTO bei AISportsWatch. „Je größer wir wurden, desto häufiger stießen wir auf Stabilitätsprobleme und Ausfälle. Wir benötigten also eine neue Infrastruktur, die On-Demand skalieren kann, ohne Einbußen bei unseren Standards. Für uns war und ist dies Google Cloud.”

Die Kombination von Cloud Functions und Compute Engine hat die Arbeitsprozesse optimiert und Zeit gespart, was zu mehr Updates und Funktionen für die Kund*innen von AISportsWatch führt. Ein beliebtes Beispiel ist ein Coaching-Tool, das in Echtzeit automatisch Highlight-Clips und Spielzusammenfassungen generieren kann.

Seit dem Wechsel zu Google Cloud mit Unterstützung des Premier Partners Adesso SE konnte AISportsWatch die Ladezeiten der Live-Streams um 40 Prozent reduzieren. Durch die Skalierbarkeit bleibt die Qualität trotz hoher Hardware-Anforderungen der KI-Tools auch bei Traffic-Spitzen konstant.

„Wir können das Spiel nicht nur in Echtzeit analysieren und verfolgen, sondern auch die Spieler- und Ballposition bestimmen, während wir Zuschauern einen Full HD-Stream bieten,” erklärt Baudewig. „Nichts davon wäre ohne die flexible Skalierbarkeit der auf Google Cloud verfügbaren CPUs möglich.”

Künftig möchte das AISportsWatch-Team neben den firmeneigenen KI-Tools auch relevante Google Cloud-Technologien integrieren und experimentiert dafür gerade mit der Video AI API, die eine noch genauere Nachverfolgung von Spieler*innen und Objekten ermöglichen könnte.

Gamaya macht Landwirtschaft mit KI nachhaltiger

In ländlicher Idylle, fernab vom nächsten Fußballstadion revolutioniert das Schweizer AgTech-Start-up Gamaya die Landwirtschaft aus der Luft. Drohnen, die mit Hyperspektralkameras ausgerüstet sind, erfassen Bilder von Anbauflächen mit NASA-Technologie und sammeln biochemische Daten, indem sie die Flächen mit Hilfe von unterschiedlichen Lichtwellenlängen analysieren. So lassen sich mit KI-Unterstützung Schädlinge oder Unkraut auch auf riesigen Anbauflächen genau verorten und entsprechende Gegenmaßnahmen einleiten.

Um riesige Datenmengen effizient zu sammeln, zu speichern und auszuwerten, benötigt Gamaya jedoch einen Cloud-Provider mit ausreichend Kapazitäten. Als die bestehende Cloud-Umgebung dieser Herausforderung nicht mehr gewachsen war, wechselte das Unternehmen mit Unterstützung des Google Cloud Premier Partners Wabion zu Google Cloud.

Heute kann Gamaya dank der dynamischen Ressourcenbereitstellung vonCompute Engine hunderte Virtual Machines (VMs) gleichzeitig betreiben. Das Ergebnis? Eine Reduktion der Cloud Computing-Kosten von 70 % und eine mehr als zehnfache Steigerung der operativen Effizienz.

„Wenn sich die Verarbeitung einer Datennutzlast, die früher zehn Minuten in Anspruch nahm, mit Google Cloud auf eine Minute verringert, müssen wir nicht mehr zehn Minuten für die beanspruchte virtuelle Maschine bezahlen,” erklärt Evgeny Bogdanov, CTO bei Gamaya. „Es geht also nicht um die verschiedenen Hardware-Profile – Google Cloud hat einfach eine bessere Infrastruktur als unser bisheriger Cloud-Provider.”

Um eine Landwirtschaft, die bis zum Jahr 2050 10 Milliarden Menschen mit Nahrung versorgen muss, noch nachhaltiger zu machen, möchte Gamaya künftig noch mehr in die KI-Produkte von Google Cloud investieren. Mit Cloud AutoML plant das Team benutzerdefinierte Modelle für Machine Learning zu entwickeln und die Gamaya-Plattform auch weiterhin kontinuierlich verbessern.

„Wir entwickeln die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine weiter,” erklärt Evgeny Bogdanov, „Und wir freuen uns darauf, noch tiefer in Google Cloud AutoML einzutauchen, während wir die nächsten Fortschritte in Richtung einer KI-getriebenen Landwirtschaft für eine nachhaltigere Welt machen.”

autoRetouch setzt Produkte mit KI perfekt in Szene

Früher waren es vor allem Schaufensterpuppen, die in Geschäften Outfits zum Leben erweckten und dem Vorstellungsvermögen auf die Sprünge halfen. Im Zeitalter des Online-Shoppings kommt diese Aufgabe immer mehr einer Auswahl hochauflösender Bilder zu, die jedes Produkt perfekt in Szene setzen.

Hinter jedem attraktiven Produktbild steckt dabei ein entsprechender Aufwand und gerade für Online-Shops mit einem umfangreichen Produktkatalog ist die Bildbearbeitung ein zeitraubender Prozess. Mit einer End-to-End Bildbearbeitungsplattform automatisiert autoRetouch die Nachbearbeitung von Produktbildern mit KI-Technologie und senkt die Kosten pro Bild bis auf ein Zehntel.

Um die Modelle der eigens entwickelten Machine-Learning-Algorithmen zu trainieren, auszuführen und flexibel an Anforderungen der Kundschaft anzupassen, sind leistungsfähige GPU- und CPU-Prozessoren erforderlich, die On-Demand verfügbar sind. „Unsere Machine-Learning-Modelle sind extrem komplex und wir benötigten die größten, stärksten GPUs auf dem Markt,” erklärt Alex Ciorapciu, CEO und Mitgründer von autoRetouch.

Heute hostet autoRetouch seine ML-Prozesse auf Google’s AI Plattform und stellt Prediction Modelle mit Google Kubernetes Engine bereit, sodass CPU-basierte Modelle automatisch skalieren. ML-Modelle, die besonders energieintensiv sind, trainiert das Unternehmen auf Google Compute Engine-CPUs.

„Weil wir Kunden auf der ganzen Welt haben, muss unsere Plattform rund um die Uhr verfügbar sein und in Sekunden Aufträge jeder Größenordnung übernehmen, egal ob drei oder 100.000 Bilder bearbeitet werden müssen,” so Ciorapciu.“Ohne GPUs auf Google Cloud wäre eine Plattform wie autoRetouch unmöglich, weil die Hardware eine erhebliche Investition bedeuten würde.”

Kunden von autoRetouch profitieren direkt von der effizienten Skalierbarkeit, weil sie auf der Plattform heute mehr Bilder pro Produkt hochladen und jene flexibler bearbeiten können. Den Besucher*innen ihrer Websites vermitteln sie damit einen besseren Eindruck ihrer Produkte und stärken ihre Umsätze.

Um die Plattform kontinuierlich zu verbessern, wird autoRetouch auch künftig mit Google Cloud zusammenarbeiten. „Wir erweitern stets die Grenzen des Möglichen – unsere Kunden erwarten das mittlerweile von uns,” erklärt Ciorapciu. „Es ist toll, dass unser Team auf die Unterstützung von Google Cloud setzen kann, um Wünsche unserer Kunden nicht nur zu erfüllen, sondern zu übertreffen.”

Ideen mit Google Cloud KI-Lösungen verwirklichen

Mit KI-Tools von Google Cloud werden Unternehmen wie AISportsWatch, Gamaya und autoRetouch nicht nur innovativer, sondern optimieren dabei auch ihre Geschäftsprozesse, senken Kosten und geben all diese Vorteile direkt an ihre Kund*innen weiter.

Gibt es Herausforderungen, die Sie mit KI- und ML-Anwendungen angehen möchten? Unsere Google Cloud-Expert*innen helfen Ihnen dabei, die ideale Lösung zu finden. Mehr hierzu erfahren Sie auf unserer Website.