Künstliche Intelligenz
Familienfotos mit KI restaurieren und kolorieren
Von Familienmitgliedern vergangener Generationen bleibt oft nicht viel: die kaputte Taschenuhr, ein alter Hochzeitszylinder, Reste guten Geschirrs und eine Handvoll vergilbter Fotos. In Alben und Schuhkartons lagern kleine Schwarz-Weiß-Abzüge mit strukturiertem Büttenrand, oft unscharf, von viel Filmkorn gezeichnet, ausgeblichen und voller Flecken oder Kratzer. Der Kontrast ist verloren gegangen, Farben haben sich verändert oder sind ganz verschwunden. Oft erinnern nur sie an längst verstorbene Verwandte, an den Großonkel, der im Krieg blieb, oder die Vorfahren, bevor sie in Amerika ein neues Leben begannen.
Solche Abzüge stellen hohe Anforderungen an die Restaurierung, denn ein Großteil der Details ist verloren. Hinzu kommen veränderte Sehgewohnheiten und die Fototechnik entwickelt sich stetig weiter. Zwar gelangen auch früher detailreiche Pressefotos wie Porträts von John F. Kennedy in Berlin im Jahr 1963. Die meisten Privatfotos haben aber nicht diese Qualität. Und was früher als detailreich und scharf genug galt, wirkt heute bestenfalls mittelklassig.
Künstliche Intelligenz kann verloren geglaubte Details zumindest teilweise zurückholen und damit alten Schätzen neues Leben einhauchen. Wir haben uns auf die Suche nach geeigneten Tools begeben, die optimale Ergebnisse versprechen, ohne den Geldbeutel zu belasten. Die Wahl fiel auf die Web-Apps DeepImage, Let’s Enhance, MyHeritage und Topaz Gigapixel AI, die sich monatsweise zu einem geringen zweistelligen Betrag abonnieren lassen. Zusätzlich haben wir den KI-Dienst Google Gemini berücksichtigt. ChatGPT erwies sich als ungeeignet.
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Künstliche Intelligenz
Lösung für Einsteins Gleichungen: Gravastern als Alternative zu Schwarzem Loch
Wenn ein Stern am Ende seines Lebens kollabiert, muss das nicht in ein Schwarzes Loch münden, sondern kann auch zu einem extrem kompakten, sogenannten Gravastern führen. Für diese Theorie haben zwei theoretische Physiker der Goethe-Universität in Frankfurt nun erstmals eine Lösung der Gleichungen der Allgemeinen Relativitätstheorie gefunden. Solche Objekte haben für die Physik den Vorteil, dass sie sich leichter vorstellen lassen als die Schwarzen Löcher. Gleichzeitig klingt das Szenario nicht weniger fantastisch: Im Innern eines Gravasterns würde demnach ein Mini-Urknall entstehen, der dem am Anfang unseres Universums gleicht. Dessen Ausdehnung würde ebenfalls von Dunkler Energie angetrieben, im Gravastern aber durch die Gravitation gebremst und in ein Gleichgewicht gedrückt, sagen die beiden.
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Kein Ereignishorizont, kein Versagen der Physik
Das Konzept der Gravasterne wurde vor 25 Jahren von Pawel Mazur und Emil Mottola als alternative Lösung der Einstein’schen Feldgleichungen vorgeschlagen, die ohne Schwarze Löcher auskommt. Solche Objekte enthielten keine Singularität und hätten auch keinen Ereignishorizont (dementsprechend würden sie auch keine Hawking-Strahlung aussenden). Nach außen hin unterschieden sie sich nicht von Schwarzen Löchern, trotzdem täte sich die Physik deutlich leichter damit, erklären Daniel Jampolski und Luciano Rezzolla aus Frankfurt. Bislang fehlte aber eine dynamische Lösung für jene Gleichungen Albert Einsteins, aus denen die Existenz von Schwarzen Löchern einst abgeleitet wurde. Die hatte Jampolski in seiner von Rezzolla betreuten Masterarbeit erarbeitet.
Was die Frankfurter Forscher jetzt vorschlagen, klingt nicht weniger fantastisch als unsere Vorstellung von Schwarzen Löchern: Im Innern eines zu einem Gravastern kollabierenden Sterns könnte als Folge ein Mini-Urknall stattfinden, „aus dem ein neues Universum entsteht“. Genau wie unser eigenes dehnt es sich angetrieben von Dunkler Energie aus, erklären die beiden. Diese Ausdehnung würde dem Kollaps entgegenwirken und ihn stoppen. Am Ende würde ein Gleichgewicht erreicht, „das zu einem stabilen Gravastern führt“. Auch wenn sich diese Objekte äußerlich nicht von dem unterscheiden würden, was wir als Schwarze Löcher kennen, würde ihr Innenleben sich komplett unterscheiden. Ihre Arbeit stellen die beiden im Fachmagazin Physical Review D vor.
Rezzolla versichert anlässlich der Veröffentlichung aber, dass Schwarze Löcher auch für ihn weiter „als die naheliegendste und eleganteste Erklärung für das Ende eines gravitativen Kollapses“ gelten. Nach Alternativen zu suchen, „bedeutet nicht, an ihnen zu zweifeln“. Doch in der Forschung und vor allem der theoretischen Physik sei ein unvoreingenommener Blick auf das Unbekannte unerlässlich: „Etablierte Lehrmeinungen und unkonventionelle Ideen verdienen gleichermaßen Aufmerksamkeit.“ Die Geschichte habe uns schon „mehr als einmal gezeigt, dass aus unkonventionellen Ideen irgendwann etablierte Lehrmeinungen werden“. Laut den Forschern funktioniert ihre Lösung auch nur für kollabierende Sterne bis zu einer bestimmten Masse, darüber sei die Entstehung eines Schwarzen Lochs „unvermeidlich“.
(mho)
Künstliche Intelligenz
Musikproduktion: Steinbergs Cubase-Update im Test
Wenn man nur auf die Versionsnummer der letzten beiden Cubase-Updates (zuletzt 15.0.30) achtet, könnte man meinen, es handle sich um Wartungsroutinen zur Fehlerbehebung. Doch der Schein trügt, denn die Updates sollen nicht nur einen der massivsten Kritikpunkte seitens der Nutzer beseitigen, sie erweitern darüber hinaus auch die Funktion.
Lange schon beklagten Anwender Folgendes: In großen Cubase-Projekten wird der Mixer schnell unübersichtlich – und ausgerechnet Ordnerspuren helfen dort bislang nicht. Zwar lassen sich Spuren im Arrangement sauber gruppieren, im Mischpult zerfällt diese Ordnung jedoch wieder in Einzelkanäle. Wer viele Drum-, Vocal- oder Orchestertracks verwaltet, kennt das Problem: Struktur im Projekt, Chaos im Mix.
Mit Version 15.0.20 ändert Steinberg genau das – und greift damit einen der meistgeäußerten Anwenderwünsche auf. Das Update verzahnt Ordnerspuren erstmals mit dem Routing im Mixer und beseitigt damit einen Workflow-Bruch, der Cubase seit Jahren begleitet. Daneben liefert Steinberg eine Reihe weiterer Verbesserungen bei Automation, Notation und Audioanalyse. Wie gut all das im Alltag funktioniert und welche weiteren Neuerungen ins Gewicht fallen, prüfen wir im Praxiseinsatz.
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Künstliche Intelligenz
Neura Robotics erhält frisches Kapital in Höhe von bis zu 1,4 Milliarden Dollar
Das deutsche Robotikunternehmen Neura Robotics hat in einer Series-C-Finanzierungsrunde frisches Kapital in einem Volumen von bis zu 1,4 Milliarden US-Dollar von Investoren eingesammelt. Neura will das Geld dafür nutzen, die Physical-AI-Plattform Neuraverse für seine kognitiven Roboter, darunter den humanoiden 4NE1, auszubauen. Zugleich soll die Serienproduktion der Roboter vorangetrieben werden. Die Finanzierungsrunde gehört zu den größten in Deutschland jemals durchgeführten.
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Die Gruppe-C-Finanzierungsrunde ist prominent besetzt: Tether, Qualcomm Technologies, Amazon, Nvidia, imec.xpand, Bosch, Schaeffler, die Europäische Investitionsbank, Lingotto Horizon, und InterAlpen Partners und weitere stecken frisches Geld in das Robotikunternehmen. Vertreten sind damit Unternehmen aus unterschiedlichen Bereichen wie Krypto, Chipproduktion, Industriezulieferung, Technologie und Investment.
Wie hoch die jeweiligen Anteile der Unternehmen an der Gesamtsumme in Höhe von 1,4 Milliarden Dollar sind und wie viel Kapital bereits in das Robotikunternehmen geflossen ist, verrät Neura aber nicht.
Trainingsdaten aus Gyms und realer Produktion
Mit dem frischen Geld hat Neura einiges vor. Zum einen soll Neuraverse, eine Robotikplattform für kognitive Künstliche Intelligenz (KI) vorangetrieben werden. Damit lässt sich eine Art universelle Roboter-Intelligenz erreichen. Außerdem will Neura sogenannte Neura Gyms aufbauen. Dabei handelt es sich um physische Trainingsanlagen, in denen Roboter komplexe Aufgaben in einer kontrollierten Umgebung erlernen können. Dadurch können neben Trainingsdaten aus Simulationen auch physische Trainingsdaten in die KI-Modelle integriert werden.
Einige der Investoren sind an der Entwicklung der kognitiven Robotik mit Projekten beteiligt, wie etwa das Krypto-Unternehmen Tether. Das Unternehmen steuert das Open-Source-„Wallet Development Kit“ (WDK) bei. Mit ihm sind Roboter in der Lage, digitale Wallets selbst zu verwalten und zu nutzen. Sie können dadurch Zahlungen empfangen und Transaktionen im Rahmen automatisierter Arbeitsabläufe durchführen.
Neura will außerdem Tethers „QVAC“-Edge-KI-Laufzeitumgebung in Neuraverse integrieren. Das Robotikunternehmen verspricht sich davon, KI-Modelle direkt auf dem Roboter durchzuführen. Dadurch werden Latenzzeiten reduziert, die Zuverlässigkeit erhöht und die Abhängigkeit von Cloud-Infrastrukturen verringert.
Zusammen mit den beiden deutschen Industrie(zuliefer)-Unternehmen Bosch und Schaeffler arbeitet Neura bereits in Robotikprojekten zusammen. Bosch und Schaeffler steuern in einer strategischen Partnerschaft mit Neura etwa physische Trainingsdaten aus der Produktion bei. Diese Daten aus realen Produktionsumgebungen sollen die KI-Modelle der Roboter erheblich verbessern können.
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(olb)
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