TensorFlow Googles Deep-Learning-Technik wird frei zugänglich

Redakteur: Robert Di Marcoberardino

Katzen in YouTube-Videos erkennen, Fotos per Google-Suchbegriff finden und Texte auf Knopfdruck übersetzen — für all diese Techniken verwendet Google Deep-Learning-Systeme. Mit TensorFlow veröffentlicht der IT-Gigant nun einen Teil seiner intelligenten Technik unter einer Open-Source-Lizent.

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Die Google-Bildsuche verwendet die Deep-Learning-Technologie, um Bildinhalte zuverlässig erkennen zu können.
Die Google-Bildsuche verwendet die Deep-Learning-Technologie, um Bildinhalte zuverlässig erkennen zu können.
(Bild: Screenshot)

TensorFlow ist der interne Nachfolger von DistBelief, einem selbstlernenden System, dass von Google seit 2011 eingesetzt wird. DistBelief wird heute in vielen Google-Produkten wie Search, Photos, Maps, StreetView oder YouTube genutzt.

DistBelief wird von Google allerdings nur proprietär genutzt, da sich das System ausschließlich auf neuronale Netzwerke beschränkt und damit sehr eng mit Googles IT-Infrastruktur verbunden ist.

Auch TensorFlow nutzt Deep Learning und arbeitet mit neuronalen Netzwerken, kann aber prinzipiell alles, was sich als Flow-Chart darstellen lässt, annehmen und verarbeiten. Die Lizenz ist Apache 2.0, der Code ist in C++ und Python vorhanden und kann laut Google relativ einfach in andere Sprachen portiert werden.

Deep Learning simuliert annähernd das neuronale Netzwerk im menschlichen Gehirn. Durch die Eingabe großer Mengen an Daten lässt sich eine Aufgabe trainieren. Das am häufigsten genutzte Beispiel dürfte hier die Bildersuche von Google sein.

Gibt man etwa als Suchbegriff „Schraube“ ein, findet Google ziemlich zuverlässig alle Bilder, in denen eine Schraube auftaucht. Und das auch ohne, dass der Bildname oder ein Datenbankattribut diesen Bildinhalt vermerken würde. Die Bildsuche lässt sich außerdem beliebig verfeinern („Kreuzschlitzschraube“) oder kombinieren („Kreuzschlitzschraube in Holz“).

Das gleiche Prinzip funktioniert auch bei Videos auf YouTube und ermöglicht selbst lernende und optimierende Übersetzungs-Tools.

Bis die Deep-Learning-Systeme allerdings so weit sind, um soche Aufgaben zu erledigen, benötigen sie eine enorme Rechenleistung, die von Google oft durch riesige Arrays aus GPUs bereit gestellt wird. Sind die Systeme dann aber ausgereift, lassen sie sich sogar auf Smartphones einsetzen (wie etwa Google Translate).

Google Schritt, TensorFlow nun zu veröffentlichen, sorgt in der Branche für einige Verwunderung. Experten sehen Googles Deep-Learning-Technologie mindestens fünf Jahre vor vergleichbaren Lösungen der Konkurrenz. Allerdings veröffentlicht Google mit TensorFlow-Algorithmen auch nur einen Teil der Technik, denn die darunter liegende Engine ist weiterhin nicht öffentlich einsehbar — trotzdem dürfte der Schritt für die Branche einen echten Game-Changer darstellen.

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