KI-Encoding: Vom Prototyp zur praktischen Anwendung

Luis Jacobi (links) mit Dr. Lucien Lenzen

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Luis Jacobi wurde für seine Masterarbeit "Optimierung der ARD-Onlinedistribution durch Szenenbasiertes Video-Encoding und Machine Learning" an der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften in Wolfenbüttel mit dem Hochschul-Absolventen-Preis der FKTG ausgezeichnet. Wir haben ihn zum Interview getroffen. 
 



Wie bist Du zur FKTG gekommen?

Das habe ich meinem Kollegen beim Hessischen Rundfunk, Andreas Menze, zu verdanken, der auch sehr viel Anteil an der Themenfindung meiner Masterarbeit hat. Ich persönlich kannte die FKTG vorher gar nicht. Aber nach meinem Bachelor im Bereich Medien standen während meines Masterstudiums auch erst einmal Module aus der Informatik im Mittelpunkt. Außerdem habe ich zwei Semester Technische Informatik in Istanbul studiert. Medientechnik und IT waren also bei mir sehr ausgewogen. Bei anderen Hochschulen, wie etwa der Hochschule Rhein-Main in Wiesbaden, sieht das aufgrund des Studienschwerpunkts natürlich ganz anders aus. 


Was bedeutet die Auszeichnung mit dem Hochschul-Absolventen-Preis für Dich?

Der Preis ist etwas ganz Besonderes und kam für mich auch relativ unerwartet. In meiner Abteilung beim HR, wo die Masterarbeit ja auch entstanden ist, waren ebenfalls alle begeistert und haben sich mit mir gefreut.
 

Es ist übrigens auch das erste Mal, dass ich eine solche Auszeichnung erhalte. Und da ich keine wissenschaftliche Karriere anstrebe, sondern in meinem Beruf als Entwickler weitermachen möchte, wird es wohl auch das letzte Mal sein.
 

Erzähle uns ein bisschen mehr über Deine Masterarbeit. Wie bist Du zum Thema gekommen?

Ich wusste ziemlich genau, dass ich etwas mit KI/Machine Learning machen will, da ich im Studium relativ viel mit diesem Bereich zu tun hatte. KI im Medienbereich ist ja eines der großen aktuellen Themen, wie man auch bei der letzten FKTG Fachtagung sehr gut sehen konnte.

Ich hatte mich zunächst eher auf Reinforcement Learning fokussiert, da ich hiermit kurz zuvor während meines Auslandsaufenthalts in Berührung gekommen war. Ich habe diese Idee dann aber verworfen, weil das Thema für eine Masterarbeit zu komplex gewesen wäre. Auf das Thema Videoencoding bin ich dann wie gesagt durch meinen Kollegen Andreas Menze gekommen, der mir einen Blogpost von Netflix zu deren Encoding-Workflows gezeigt hat. 

Nachdem wir zunächst diskutiert hatten, wie man so etwas bei uns einsetzen und einen Prototypen entwickeln könnte, sind wir noch auf einen FKT-Artikel von Christoph Müller vom Fraunhofer FOKUS* gestoßen, der ein ähnliches Verfahren mit seinem Projekt verbunden hat. Wir haben diese beiden Ansätze, das szenenbasierte Video-Encoding von Netflix und den KI-Teil des Per-Title Encoding von Christoph Müller, für unser Projekt dann als Basis genommen und miteinander verknüpft.  
 



*Müller, Christoph: Maschinelles Lernen für Per-Title Encoding (FKT 10/2020). Zum Artikel

 



 

Was sind Deine aktuellen Aufgaben beim HR?

Ich arbeite derzeit in zwei verschiedenen Bereichen. Zum einen bin ich Backend-Entwickler für Datenmanagement. Dabei habe ich viel mit Wetterdaten und aktuellen News für verschiedene Ausspielwege zu tun. In diesem Zusammenhang beschäftigen wir uns aktuell sehr stark mit der Migration in die Cloud und entwickeln die dafür nötige Infrastruktur.

Neben der Cloud-Entwicklung hat sich der WDR nun aber auch für mein Thema KI-Encoding interessiert. Und da wir als ARD das bei den verschiedenen regionalen Mitgliedern vorhandene Know-how übergreifend nutzen und miteinander teilen, bin ich gerade dabei herauszufinden, wie ich meinen in der Masterarbeit entwickelten Prototypen auch tatsächlich anwendbar machen kann.

Wir haben dies jetzt in ein Cloud-Cluster beim SWR integriert und erste Tests durchgeführt. Dabei wurde ein großer Ordner mit Videofiles mit Hilfe des Prototypen encodiert. Wir schauen jetzt, ob dies irgendwann in den produktiven Status gehoben werden kann.


Was sind Deine nächsten Ziele?
Zunächst einmal freue ich mich sehr, dass ich überhaupt die Möglichkeit habe, das Projekt meiner Masterarbeit, was ja damals noch in den Kinderschuhen steckte, weiter aufgreifen und in ein Format bringen zu können. Das System ist jetzt insgesamt viel robuster und stabiler geworden.

Aber bis es wirklich den Prototypenstatus verlassen kann, ist es noch ein weiter Weg. Ende November schauen wir uns wie gesagt erst einmal die Ergebnisse der Tests im Detail an. Dann wird sich zeigen, wie es weiter geht.

Das wirklich Schöne an meiner Arbeit an diesem Projekt ist, dass bereits alles in den MediaFileService integriert ist, der ja in mehreren ARD-Rundfunkanstalten im praktischen Einsatz ist. Ich kann also sehen, dass es schon funktioniert. Jetzt hoffe ich, dass es mit der Entwicklung weitergeht.

-AB