Wenn es bislang um die Standortbestimmung von Bildern ging, konnten Maschinen uns Menschen nicht das Wasser reichen. Durch ein umfassendes Wissen über die Gegebenheiten unterschiedlichster Landstriche und Städte sowie Kenntnisse auf den Gebieten Architektur, Sprache, Verkehr und Vegetation können Menschen Bilder ihren jeweiligen Aufnahmeorten zuordnen. Schwierig wird es hingegen, wenn beispielsweise die abgebildete Landschaft eher nichtssagend ist: Eine einsame, von Feldern gesäumte Landstraße lässt sich eben schwer verorten. Genau in diesem Punkt soll uns nun die neue Google-KI überlegen sein. Das berichtet MIT Technology Review.
Wenn auf einem Foto ein eindeutiges Bestimmungsmerkmal wie der Eiffelturm in Paris oder das Brandenburger Tor in Berlin abgebildet ist, fällt eine Ortsbestimmung nicht sonderlich schwer. Je geringer jedoch die Anzahl der abgebildeten Anhaltspunkte ist, desto schwerer wird die Aufgabe. Tobias Weyand und seine Teamkollegen von Google haben nun ein neuronales Netzwerk vorgestellt, das den Aufnahmeort nahezu jedes Bildes zuverlässig bestimmen kann. Dafür teilten die Wissenschaftler die Welt in ein Raster mit 26.000 Feldern auf, deren Größe von der Anzahl der dort aufgenommenen Bilder abhängig ist. Danach wurden diesen Orten Bilder aus einer Datenbank mit 126 Millionen Bildern zugewiesen.
PlaNet heißt das jetzt vorgestellte System, das mit 377 Megabyte Modellgröße sogar auf ein Smartphone passen würde. Um zu beweisen, wie gut das System funktioniert, ließ man die KI bei dem Spiel GeoGuessr gegen 10 weit gereiste Menschen antreten. Den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz hatten die Menschen nichts entgegenzusetzen.
