{"id":1037,"date":"2022-09-12T08:34:24","date_gmt":"2022-09-12T08:34:24","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/de\/news\/spresso-wenn-supercomputer-auf-historische-pressefotos-treffen\/"},"modified":"2022-09-12T08:34:24","modified_gmt":"2022-09-12T08:34:24","slug":"spresso-wenn-supercomputer-auf-historische-pressefotos-treffen","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/de\/news\/spresso-wenn-supercomputer-auf-historische-pressefotos-treffen\/","title":{"rendered":"Spresso: Wenn Supercomputer auf historische Pressefotos treffen"},"content":{"rendered":"

Supercomputer finden ihren Einsatz traditionell in Physik, Materialwissenschaften und Chemie. Im Spresso-Projekt, der ersten formellen Zusammenarbeit zwischen dem luxemburgischen Supercomputer MeluXina, der Biblioth\u00e8que nationale du Luxembourg<\/a> und einem interdisziplin\u00e4ren Forscherteam des Centre for Contemporary and Digital History (C\u00b2DH) und der\u00a0Fachbereich Informatik\u00a0der Universit\u00e4t Luxemburg wurden die F\u00e4higkeiten von Meluxina genutzt, um die automatische Verbesserung der historischen Pressefotografie des 20. Jahrhunderts in gro\u00dfem Umfang durch Deep-Learning-Algorithmen zu untersuchen.<\/p>

Pressefotografie pr\u00e4gt seit Jahren die Vorstellung von L\u00e4ndern, Menschen und Ereignissen in den K\u00f6pfen von Zeitungslesern auf der ganzen Welt. Als solche sind diese Bilder eine unsch\u00e4tzbare Quelle f\u00fcr Historiker. Zeitungsfotos wurden mit einem Druckraster und seinem charakteristischen Punktmuster gedruckt. Das Spresso-Projekt konzentriert sich auf digitale Kopien dieser Bilder, die vom\u00a0Impresso-Projekt<\/a>\u00a0bereitgestellt wurden. Impresso ist eine Kooperation zwischen dem\u00a0C\u00b2DH<\/a>\u00a0der\u00a0Universit\u00e4t Luxemburg, der\u00a0EPFL<\/a>\u00a0in Lausanne und der\u00a0Universit\u00e4t Z\u00fcrich<\/a>\u00a0sowie einer Vielzahl an Archiven, Bibliotheken und Zeitungen in Luxemburg und der Schweiz. Spresso hat sich zum Ziel gesetzt, diesen Bildschatz f\u00fcr moderne Forschungsans\u00e4tze zug\u00e4nglicher und nutzbarer zu machen.<\/p>

Durch die Anwendung eines Superaufl\u00f6sungsalgorithmus auf der Grundlage von Deep-Learning-Modellen auf die gescannten Halbtonbilder hat Spresso aus dem Ausgangsmaterial neue synthetische Bilder mit einem oft \u00fcberraschenden Detailgrad erstellt und die zuvor vorhandenen Artefakte beseitigt, die die Bildqualit\u00e4t verschlechtert haben.<\/p>

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

Ausgehend von einem anf\u00e4nglichen Satz von 10.000 Bildern und unter der Leitung von Prof. Luis Leiva<\/a>\u00a0testete Dany Pais da Silva, ein ehemaliger Student des Bachelors in Computer Science<\/a>, verschiedene Superaufl\u00f6sungsalgorithmen und implementierte eine Prototyp-Pipeline f\u00fcr die Konvertierung der historischen Bilder an den High Performance Computing-Einrichtungen der Universit\u00e4t. Mit der Unterst\u00fctzung von LuxProvide<\/a>-Ingenieuren war das Team in der Lage, den Prozess auf den neuen Supercomputer MeluXina\u00a0zu \u00fcbertragen und ihn so zu skalieren, dass er auf mehr als 3 Millionen Bilder angewendet werden kann. \u201eDie Zusammenarbeit mit MeluXina und den Ingenieuren von LuxProvide in einem interdisziplin\u00e4ren Projekt war f\u00fcr mich eine hervorragende Gelegenheit, meine F\u00e4higkeiten im Umgang mit Big Data zu erweitern\u201c, berichtet Dany Pais da Silva. Interessanterweise bestand der schwierigste Teil darin, die Daten herunterzuladen, nicht in der Rechenleistung, die f\u00fcr ihre Verarbeitung erforderlich war. \u201eDer Zugang zu den Rohbildern war f\u00fcr uns eine Herausforderung, da wir sie von ihrer urspr\u00fcnglichen Quelle zu MeluXina und dann zur\u00fcck in die R\u00e4umlichkeiten der Universit\u00e4t \u00fcbertragen mussten\u201c, erkl\u00e4rt Prof. Leiva.<\/p>

Der neue Datensatz wird in Zukunft in die Impresso-Anwendung zur\u00fcckgef\u00fchrt, um Historikern und der breiten \u00d6ffentlichkeit die verbesserte Bildqualit\u00e4t zur Verf\u00fcgung zu stellen. Die Historikerinnen Estelle Bunout<\/a>\u00a0und Marten D\u00fcring<\/a>\u00a0stellen fest: \u201eDeep Learning bietet gro\u00dfartige M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die digitale Geschichte. Synthetische Daten, die durch Deep Learning generiert werden, bieten aufregende M\u00f6glichkeiten, in einen Dialog zwischen menschlichem Denken und Computeranalyse einzutreten. Sie werfen aber auch grundlegende neue Fragen zu bestehenden Vorstellungen von Authentizit\u00e4t und der Zuverl\u00e4ssigkeit historischer Aufzeichnungen auf. Das Spresso-Projekt wird f\u00fcr uns zum Ausgangspunkt, um zu untersuchen, inwieweit algorithmisch modifizierte Bilder die weitere Anreicherung verbessern, zum Beispiel durch Objekterkennung und -identifikation.\u201c<\/p>

Lars Wieneke<\/a>, Leiter der Digitalen Forschungsinfrastruktur am C\u00b2DH erg\u00e4nzt: \u201eDank der Arbeit von Dany Pais da Silva und Prof. Leiva sowie dem Team von LuxProvide k\u00f6nnen wir jetzt mit einem Korpus von stark verbesserten Bildern arbeiten, die wir mit fortgeschrittenen Erkennungsalgorithmen bearbeiten werden, um besser zu verstehen, ob die Superaufl\u00f6sung nicht nur eine wahrgenommene Qualit\u00e4tsverbesserung bietet, sondern auch die Erkennungsraten f\u00fcr eine Vielzahl von Aufgaben wie zum Beispiel die Objekt- oder Personenidentifikation anhebt.\u201c<\/p>

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