{"id":6369,"date":"2019-10-30T11:55:00","date_gmt":"2019-10-30T10:55:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=6369"},"modified":"2026-02-06T14:53:09","modified_gmt":"2026-02-06T13:53:09","slug":"kann-ein-computer-ein-neues-latte-art-kunstwerk-kreieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/kann-ein-computer-ein-neues-latte-art-kunstwerk-kreieren\/","title":{"rendered":"Kann ein Computer ein neues Latte-Art-Kunstwerk kreieren?"},"content":{"rendered":"\n

<\/p>\n\n\n\n

By Kevin Kuhn<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

\u00a0<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Kommen zwei Data Scientists in die Bar\u2026 oder so ungef\u00e4hr fing\ndas Ganze an. Dr. Prof. Marc Pouly<\/a> und ich wurden als Speaker eingeladen,\num \u00fcber anwendungsorientierte Data Science und K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) zu\nsprechen.<\/p>\n\n\n\n

Kurz nach dem Vortrag trafen wir uns an der Bar und der Barista fragte, welchen Kaffee wir gerne h\u00e4tten und was er uns in den Schaum zeichnen d\u00fcrfe. Zu diesem Zeitpunkt wussten wir noch nicht, dass wir den Schweizer Barista-Meister vor uns hatten, und waren verbl\u00fcfft, welche Kunstwerke er in den Kaffee zeichnete. Er erkl\u00e4rte uns, dass es sich dabei um Latte Art handelt.<\/p>\n\n\n\n

\n

\u00abGelingt es uns, einer Maschine beizubringen, neue Latte Art zu schaffen?\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Inspiriert\nvon den Gespr\u00e4chen nach unseren Vortr\u00e4gen warfen wir einen Blick auf die beiden\nMeisterwerke und stellten uns die Frage: Gelingt es uns, einer Maschine\nbeizubringen, neue Latte Art zu schaffen? Wir wollten uns auf dieses Experiment\neinlassen und organisierten alles, was es brauchte, um diese Herausforderung anzugehen:\nDaten und ein Team erfahrener Data Scientists und Machine-Learning-Expertinnen\nund Experten. <\/p>\n\n\n\n

Inspiration f\u00fcr die Maschine <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Daten in Form von Latte-Art-Bildern bezogen wir von\nInstagram. Dazu luden wir 30’000 Bilder mit dem Hashtag #latteart herunter, ein\nVorgang, der als \u00abcrawling\u00bb bezeichnet wird. <\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Viele\nder Bilder waren unbrauchbar und mussten manuell selektiert werden. Von den\nurspr\u00fcnglich 30’000 Bildern gen\u00fcgten zehn Prozent unseren Qualit\u00e4tsstandards.\nDenn nur was wirklich nach Latte Art aussieht, wird sp\u00e4ter auch Latte Art\ngenerieren.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Mit Hilfe von GANs neue Bilder erschaffen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um zu lernen, wie neue Latte Art generiert werden kann, wurde bei rund 3\u2019000 hand-selektierten Latte-Art-Bildern ein Machine-Learning-Verfahren namens \u00abGenerative Adversarial Networks\u00bb (GANs) angewandt.<\/p>\n\n\n\n

Bei GANs spielen sozusagen zwei neuronale Netzwerke gegeneinander. Die Netzwerke bestehen aus zwei KI-Agenten: einem F\u00e4lscher (Generator) und einem Polizisten (Discriminator), wobei der F\u00e4lscher das Bild f\u00e4lscht und der Polizist versucht, die F\u00e4lschung zu erkennen. <\/p>\n\n\n\n

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Fliegt die F\u00e4lschung auf, passt sich die F\u00e4lscher-KI an und wird besser.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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Dieses Spiel wird so lange gespielt, bis der Polizist die F\u00e4lschungen nicht mehr von den echten Trainingsdaten unterscheiden kann.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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\"\"
Auf diese Weise kann der F\u00e4lscher am Ende neue Bilder generieren, die wie die echten aussehen. Soweit die Theorie.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Wir haben es versucht <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wie gut diese Trainingsmethode funktionieren kann, zeigt Nvidia\nanhand realistischer Fake-Portr\u00e4ts von generierten \u00abPromis<\/a>\u00bb. Egal ob Promi oder Kunst: Die KI ben\u00f6tigt\nentsprechende Trainingsdaten, mit denen das Netzwerk stufenweise trainiert wird.\nZun\u00e4chst lernt die F\u00e4lscher-KI, niedrigaufl\u00f6sende Bilder zu erstellen. Dann\nwird die Aufl\u00f6sung schrittweise erh\u00f6ht. Wir haben dies f\u00fcr Latte Art wiederholt:\n<\/p>\n\n\n\n

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Trainingszeit: 2 Stunden<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"\"
Trainingszeit: 6 Tage<\/strong>
Das Ergebnis erinnert vorerst mehr an van Gogh als an das bekannte Koffeeingetr\u00e4nk.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Eine Herausforderung war unter anderem, dass die Bilder der Trainingsdaten nicht nach einem Standard gemacht wurden und die Maschine erst lernen musste, welcher Teil die Tasse ist und was der Latte Art entspricht. Und dazu brauchte sie mehr Zeit.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Trainingszeit: 16 Tage<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"\"
Trainingszeit: 25 Tage<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"\"
Trainingszeit: 32 Tage<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"\"
Trainingszeit: 33 Tage<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Was fehlt zur perfekten Milch-Kunst?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die\nausgezeichneten Resultate von Nvidia f\u00fcr Promis konnten f\u00fcr Latte Art nicht\nwiederholt werden. W\u00e4hrend Nvidia auf nahezu unlimitierte Rechenressourcen zur\u00fcckgreifen\nkann, wurde das Barista-Modell auf zwei Grafikkarten trainiert. Jedoch\nproduzierte die Maschine einige vielversprechende Muster, welche die\nKreativit\u00e4t anregen.<\/p>\n\n\n\n

Wie\nman auf den Bildern erkennt, bildete die Maschine oft noch verpixelte Stellen\noder es gelang ihr nicht, eine runde Tasse zu zaubern. Diese Finessen zu\nbeheben, br\u00e4uchte Zeit, Rechenkapazit\u00e4t und die N\u00e4he zur Forschung.<\/p>\n\n\n\n

Weshalb das Ganze?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mit\ndiesem Versuch wollten wir zeigen, dass mit wenigen guten Daten und dem\nrichtigen Team vieles m\u00f6glich ist und eine Maschine durchaus in der Lage ist,\n\u00abNeues\u00bb zu schaffen. Wir sind der Meinung, dass Mensch und Maschine n\u00e4her zusammenfinden\nund sich gegenseitig erg\u00e4nzen, unterst\u00fctzen und inspirieren sollten.<\/p>\n\n\n\n

\n

\u00abWir sind der Meinung, dass Mensch und Maschine n\u00e4her zusammenfinden und sich gegenseitig erg\u00e4nzen, unterst\u00fctzen und inspirieren sollten.\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Nicht\nzuletzt hat es uns riesigen Spass gemacht, zusammen an einem solchen Problem zu\narbeiten, die neusten Ans\u00e4tze aus der Forschung zu testen und mit K\u00fcnstlicher\nIntelligenz zu experimentieren.<\/p>\n\n\n\n

Wir suchen aktuell nach einem Industrie-Partner, welcher das Projekt mit uns weiter vorantreiben m\u00f6chte. Falls jemand Interesse hat, freuen wir uns \u00fcber eine Kontaktaufnahme<\/a> und den Austausch bei einer Tasse Kaffee.<\/p>\n\n\n\n

An diesem Projekt haben das Algorithmic Business Research Team der Hochschule Luzern<\/a> sowie das Data Science Team der Jaywalker Digital AG<\/a> mitgewirkt.<\/em><\/p>\n\n\n

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\n\t\t
\n\t\t\t

Der neue Bachelor-Studiengang Artificial Intelligence & Machine Learning<\/a> <\/strong><\/p>\n

Weitere Studien-Angebote mit KI-Bezug:
\n<\/strong><\/p>\n

Bachelor in International IT Management<\/a>
\nMaster of Science in Engingeering<\/a><\/p>\n

Diese Forschungsteams befassen sich mit KI:
\n<\/strong><\/p>\n

Team Algorithmic Business <\/a>
\nTeam Data Intelligence <\/a>
\nTeam Digital Business & Artificial Intelligence <\/a><\/p>\n

\u00dcber den Informatik-Blog<\/strong><\/p>\n

Hier erhalten Sie Tipps und Neuigkeiten aus der Welt der IT. Wir portr\u00e4tieren Menschen und schreiben \u00fcber Technologien, welche die Hochschule Luzern \u2013 Informatik mitpr\u00e4gen. Abonnieren Sie jetzt unseren Blog<\/a> und bleiben Sie informiert.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Publiziert: 30.10.2019<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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