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Über seine Lumos-Plattform verbessert Facebook die Bildersuche innerhalb des sozialen Netzwerks: Deep Learning soll es Nutzern ermöglichen, künftig auch nach Bildinhalten suchen zu können, die nicht vom Fotografen selbst getaggt wurden.

Facebook verbessert die Bildersuche des sozialen Netzwerkes mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen. Das hat das Unternehmen in einem Blogbeitrag bekanntgegeben. Dank der Maschinenlernkomponente sollen sich künftig leichter Bilder mit den gesuchten Inhalten finden.

Künstliche Intelligenz erkennt Objekte auf Bildern

Anders als bisher werden die gesuchten Fotos nicht mehr nur anhand der vom Fotografen selbst getaggten Schlagwörter ausgewählt, sondern auch nach Parametern, die von der künstlichen Intelligenz bestimmt werden. Dafür setzt Facebook seine Lumos-Plattform ein, die programmiert wurde, um Bilder und Videos zu analysieren.

Lumos verbessert sich im Rahmen der Nutzung selbstständig, wenn es mit neuem Bildmaterial versorgt wird. Die Bilderkennung kann sowohl Objekte als auch Szenen (zum Beispiel einen Garten), Tiere, Orte und Attraktionen (beispielsweise die Golden Gate Bridge) erkennen und benennen.

Neue Bildersuche offenbar noch nicht flächendeckend im Einsatz

Dank der Bilderkennung sollen Nutzer beispielsweise nach Suchbegriffen wie "schwarzes T-Shirt" oder "Hochzeitskleid" suchen können. Lumos soll entsprechend auch Bilder ohne einen jeweiligen Tag finden. Bei unseren Tests funktioniert das noch nicht sonderlich gut, besonders auf Deutsch nicht. Unser Eindruck ist eher, dass die Suche noch unverändert ist.

Im Blogbeitrag erklärt das Facebook-Team selbst, dass es noch am Anfang der Entwicklung stehe - es ist also denkbar, dass die neue Funktion erst im Laufe der kommenden Tage und Wochen verteilt wird. Ursprünglich wurde die Bilderkennung entwickelt, um Nutzern mit Sehschwierigkeiten Objekte auf einem Foto vermitteln zu können.

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