Nicole Graf

Session: Daten und Normdaten (S144)

Alles unter Kontrolle? KI im Einsatz im Bildarchiv der ETH-Bibliothek
N. Graf^1
1ETH Zürich, ETH-Bibliothek, Bildarchiv, Zürich, Schweiz

Abstract Text: Schlagwörter wie Künstliche Intelligenz (KI), Computer Vision, Objekt- und Bilderkennung oder künstliche neuronale Netze werden derzeit in den Medien inflationär gebraucht. KI-Anwendungen dringen immer stärker, oft unbemerkt, in Consumer-Bereiche ein. Gesichtserkennung u. a. bei der Handy-Fotografie, Mustererkennung in der diagnostischen Medizin, Bildverarbeitung auf Social Media oder visuelles Erkennen beim autonomen Fahren. Damit einher geht auch viel Verunsicherung und Unkenntnis.
«Autotagging» ist das automatische Zuordnen von Keywords/Tags zu Bildern anhand des Bildinhalts ohne menschliches Zutun. Das Digital-Asset-Management-System Canto Cumulus, das im Bildarchiv der ETH-Bibliothek seit über 15 Jahren im Einsatz ist, bietet seit geraumer Zeit die anhand von künstlichen neuronalen Netzen trainierte Computer-Vision-Software Clarifai als Plugin fürs Autotagging an.
Das Bildarchiv hat breite Tests mit dem Basismodell General von Clarifai gemacht. Die beachtliche Menge von 850'000 Bilder werden bis Ende 2021 autogetaggt sein. Ziel ist nicht, die intellektuelle Beschlagwortung mittels hierarchischer Kategorien abzulösen. Das Autotagging wird vielmehr als zusätzliche und komplementäre Suchmöglichkeit für Nutzende verstanden, künftig soll diese sicher auch zum Auffinden von Bildern mit Bildern eingesetzt werden können (Content Based Image Retrieval). Am Bibliothekartag sollen Tests und Erfahrungen, Vor- und Nachteile, wissenswerte Hintergrundfakten sowie Reaktionen der Nutzenden vermittelt werden. Ausserdem möchte der Vortrag dazu beitragen, die dringend notwendige Debatte über ethische Fragen zu KI in der GLAM-Community anzuregen.

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Session: Facetten der Bestandserhaltung (S107)

Das Bildarchiv der ETH-Bibliothek archiviert wertvolle Fotografien und Filme. Physisch besteht der Bestand von rund 3,5 Mio. Einzelbildern hauptsächlich aus verschiedensten analogen Trägermaterialien. Filme vor 1960 können aus dem selbstentzündlichen Nitrocellulose bestehen und stellen bei Klimabedingungen ab 30 Grad Celsius und über 60 % Luftfeuchtigkeit eine leicht zu übersehene Brandgefahr dar.
Das Problem ist, dass diese Filme rein optisch nicht eindeutig identifizierbar sind. Abhilfe verschafft allerdings die Spektroskopie. In einem umfassenden Projekt hat das Bildarchiv seine Filmbestände (Negativ- sowie Positivfilm) stichprobenweise mit einem Nah-Infrarot-Spektroskop (NIRS) gemessen. Das durch die Lichtblau e. K. in Dresden entwickelte Gerät «SurveNIR» lässt die schnelle Materialprüfung per Lichtmessung zu. Studentische Hilfskräfte konnten nach einer eintägigen Schulung das NIR-Spektrometer bedienen. Als entscheidende Erfolgsfaktoren für die Messung einer grossen Menge an Bildern in relativ kurzer Zeit sind zu nennen: Auswahl eines kompetenten Partners mit entsprechendem Fachwissen, aussagekräftiges Sampling-Verfahrung, einfache Bedienung, hoher Durchsatz.
Für die Auswertung kommen statistische Verfahren zum Einsatz. Es wird dabei nicht nur ermittelt, um welche Filmmaterialien, insbesondere Nitrat- resp. Acetatfilme, es sich handelt, zusätzlich wird auch der Alterungszustand ausgegeben. Die Ausgabe des Alterungszustandes in vier Kategorien von «Good» bis «Poor» unterstützen das künftige Monitoring der Bestände sowie die Priorisierung von Sicherungsmassnahmen wie Digitalisierung bzw. Sicherheitskassierung.

Nicole Graf^1
1ETH Zürich, ETH-Bibliothek, Bildarchiv, Zürich, Schweiz

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