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Landkarten-Projekt: Facebook vermisst die Welt neu

Facebook will aus Daten von Satelliten frei verfügbare Karten zur Bevölkerungsverteilung errechnen, die viel genauer sind als bisheriges Kartenmaterial. Uneigennützig ist das Vorhaben nicht.

Wo wohnen Menschen auf der Erde? Facebook untersucht diese Frage mit Hilfe von Software und arbeitet an einer Weltkarte, die so genau und detailreich sein soll wie keine vor ihr.

Die Erkenntnisse aus dem Projekt helfen zuallererst Facebook selbst. Das Unternehmen versucht, mit seiner Initiative Internet.org abgelegene, ländliche Region mit einem Internetzugang nach Facebooks Vorstellungen zu versorgen, zum Beispiel durch Drohnen oder Satelliten. So könnte das Unternehmen sich eine Vormachtstellung in neuen Märkten sichern, glauben Kritiker. In Indien ist Facebooks Vorstoß zu dieser Zwangsbeglückung mit kostenlosem Netz, dort unter dem Namen Free Basics bekannt, kürzlich krachend gescheitert. Aber das Unternehmen treibt seine Pläne weiter voran.

Um zu wissen, wohin zum Beispiel die Drohnen geschickt werden müssen, muss man zuerst einmal Informationen darüber haben, welche Gegenden wie stark besiedelt sind. Genau das könnte das Karten-Projekt leisten. Es ist Teil von Facebooks Connectivity Lab, der Entwicklungsabteilung der Internet.org-Initiative. "Häuserreihen, die sich am Ufer eines Flußes oder eine Straße entlangziehen, könnten durch terrestrische Leitungen vernetzt werden, während weit verteilte Siedlungen vielleicht eine Lösung aus der Luft brauchen", schreibt Facebook in der Ankündigung des Projekts auf seinem Blog.

Fast 15 Milliarden Bilder analysiert

Um die Karten zu erstellen, setzt Facebook auf Künstliche Intelligenz (KI). Eine Software des Connectivity Labs analysiert rund 14,6 Milliarden Satellitenaufnahmen des Anbieters DigitalGlobe aus 20 Ländern. Unter den erfassten Gebieten sind Indien, Mexiko, Sri Lanka, Nigeria und weitere afrikanische Staaten. Insgesamt wird eine Fläche von 21,6 Millionen Quadratkilometern untersucht. Bei einer Auflösung von fünf Metern pro Pixel ergibt das insgesamt 350 Terabyte Datenmaterial.

Um dieser riesigen Datenmenge Herr zu werden, werden Bilderkennungsprogramme benutzt, ganz ähnlich wie solche, die Facebook sonst zur Gesichtserkennung einsetzt. In diesem Fall wurden die lernfähigen Erkennungsalgorithmen jedoch darauf trainiert, Anzeichen von menschlichen Siedlungen zu erkennen.

Die zugrundeliegenden neuronalen Netze benötigten lediglich 8000 Satellitenbilder als Lernmaterial, um auf ihre Aufgabe mit der erforderlichen Genauigkeit eingestellt zu werden. Sie suchen nun nach Gebäuden und sonstiger Infrastruktur, die auf die Anwesenheit von Menschen hinweist. Die so generierten Daten werden mit Werten aus Volkszählungen in den jeweiligen Ländern kombiniert. Auf dieser Grundlage will Facebook Datensätze zur Bevölkerungsverteilung mit einer Fünf-Meter-Genauigkeit erstellen.

Daten sollen für alle zugänglich sein

Der Konzern will die gewonnen Erkenntnisse aber nicht nur zu eigenen Zwecken nutzen, hatte Mark Zuckerberg auf dem Mobile World Congress in Barcelona angekündigt. Es gibt eine Reihe von Institutionen und Hilfsorganisationen, die aus den Karten ebenfalls ihren Nutzen ziehen könnten. Neben der Planung von Infrastrukturmaßnahmen könnte das Datenmaterial auch im Falle von Naturkatastrophen wertvolle Hilfestellung geben.

"Man könnte zum Beispiel eine Vorher-Nachher-Analyse machen nach einer großen Katastrophe wie einem Tsunami. Die Hilfsmaßnahmen könnten dorthin gelenkt werden, wo sie am meisten benötigt werden", sagte etwa Mark Johnson, Chef von Descartes Labs, dem Wirtschafts- und Tech-Magazin "Fast Company". Seine Firma wertet Satellitenbilder für die Agrarindustrie aus. Bisherige Karten zur Bevölkerungsverteilung waren dafür ungeeignet, weil sie viel zu grob und ungenau sind.

Neuronale Netzwerke: Die Geschichte
Neuronales Netz: Knoten und gewichtete Verbindungen
David E. Rumelhart/ James L. McClelland

Neuronales Netz: Knoten und gewichtete Verbindungen

Die Idee, dass man die Morphologie des menschlichen Nervensystems nachbilden könnte, um Maschinen so etwas wie denken, lernen oder Wahrnehmung beizubringen, stammt schon aus den Vierzigerjahren des vergangenen Jahrhunderts. Lange Zeit aber blieben die sogenannten neuronalen Netzwerkmodelle eher rudimentär, ein Gebiet für Spezialisten mit besonderer Liebe zur Abstraktion. Dann, in der ersten Hälfte der Achtzigerjahre, änderte sich das vor allem dank einer einzigen Studie. Die Psychologen David Rumelhart und James McClelland zeigten, dass so ein extrem rudimentäres Pseudogehirn lernen kann, die Vergangenheitsformen englischer Verben korrekt zu bilden - und im Laufe des Lernprozesses vorübergehend die gleichen Fehler macht wie ein menschliches Kind beim gleichen Vorgang. Statt "went" warf das Netz als Antwort vorübergehend "goed" aus - es wendete also die Regel korrekt an, aber eben bei einem unregelmäßigen Verb.

Das Netzwerk lernte also Regeln und anschließend auch die Ausnahmen von diesen Regeln - ohne dass eine einzige Regel jemals explizit formuliert worden wäre. Die Studie löste in den Kognitionswissenschaften einen kleinen Boom aus, plötzlich wurden neuronale Netzwerkmodelle auf alle möglichen Fragestellungen angewendet, der Begriff "Konnektionismus" für die neue Wissenschaft kam auf. Dann kam das Internet, die digitale Revolution nahm ihren Lauf, und plötzlich gab es Rechenleistung und entsprechende Computer in Hülle und Fülle. Heute sind neuronale Netzwerke nicht mehr nur Modelle für Psychologen - sie sind zu mächtigen Werkzeugen in den Händen jener geworden, die Computern das Sehen, Denken, Deuten beibringen wollen.

Das Grundprinzip, nach dem solche neuronalen Netzwerke funktionieren, ist immer das gleiche. Sie bestehen aus zwei oder mehr Schichten von Knoten, simulierten Nervenzellen. Verbunden werden diese Schichten mit vielen Verknüpfungen. In der Regel ist jeder Knoten der einen Schicht mit allen Knoten der nächsten verbunden. Die Input-Knoten stehen für elementare Merkmale, sie könnten beispielsweise die Pixel eines vorgegebenen Bildes repräsentieren.

Wird ein Input-Knoten aktiviert, reichte er diese Aktivierung über seine Verbindungen an die Knoten der nächsten Schicht weiter. Die Verbindungen wurden gewichtet - man kann sie sich als unterschiedlich dick vorstellen. Je dicker die Verbindung, desto stärker die Aktivierung, die am nächsten Knoten ankommt. Belehrt wird so ein Netzwerk gewissermaßen rückwärts: Wenn die Output-Schicht nicht das gewünschte Ergebnis produziert, werden die Gewichtungen der Verbindungen mithilfe eines mathematischen Mechanismus Schicht für Schicht so angepasst, dass das Ergebnis beim nächsten Mal besser zum tatsächlichen Input passt. Mit vielen Durchgängen können die Netze so lernen, Inputs korrekt mit Outputs zu verknüpfen.

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1. Ausgeleierter Halbsatz
Bueckstueck 03.03.2016
Diesen Zusatz, dass es nicht uneigennützig sei, kann sich SPON mittlerweile klemmen. Firmen sind keine Wohlfahrtsvereine. Oder verkaufen deutsche Auto- oder Panzerbauer ihre Fahrzeuge aus reiner Menschengüte zum Selbstkostenpreis?
2. Sehr gut, dass sich facebook
redbayer 03.03.2016
auch ein Stück vom Kuchen "Wissen der Welt" abschneiden will, um dies geschäftlich zu nutzen, wie Google, amazon oder Microsoft auch. Es geht gar nicht um "Landkarten" die gibt es genug mit den gefakten Google Maps & Earth oder der offenen und ehrlichen OpenStreetMaps. In der Tat interessiert bisher niemand wo die Menschen tatsächlich leben und wie viele es sind. Da kommt nur immer das UNO bla bla aus Bonn, es könnten so etwa 7 Milliarden sein.
3. Wichtiger Halbsatz ...
Mr Bounz 03.03.2016
Zitat von BueckstueckDiesen Zusatz, dass es nicht uneigennützig sei, kann sich SPON mittlerweile klemmen. Firmen sind keine Wohlfahrtsvereine. Oder verkaufen deutsche Auto- oder Panzerbauer ihre Fahrzeuge aus reiner Menschengüte zum Selbstkostenpreis?
Der von Ihnen kritisierte Halbsatz ist GERADE bei Facebook und Herrn Zuckerberg sehr wichtig! Er investiert Unsummen in eine Immagekampagne für sich ("Ich Spende ALLES", also irgend wann und spare dadurch SEHR VIEL Steuern) und für sein Unternehmen. Nach dem Motto "Facebook bringt Armen das Internet", es ist aber nicht das echte Internet sondern das von Facebook kontrolierte und dadurch zensierte und kastrierte Internet. Deshalb ist es Gut und Wichtig das dieser Milliardenmacht wenigstens ab und zu mal ein Halbsatz entgegengestellt wird! Danke SPON!
4. Zerschlagt endlich diesen Feudalclub ...
xineohp 03.03.2016
... in wettbewerbsfähige Teile. Die Erpressungshoheit dieser Datenkrake wird immer unerträglicher. Bald wird kein Politiker mehr einen Fuss vor den anderen setzen, wenn FB nicht durchwinkt. Schnellstens unter demokratische Verwaltung das Ganze, bevor es zu spät ist :-/
5. Ein Haus = 3 x 3 Pixel ??
fliegender-robert 03.03.2016
"... Bei einer Auflösung von fünf Metern pro Pixel ..." damit: "... Anzeichen menschlicher Siedlungen zu erkennen." ??? Hey, die gesuchten Leute wohnen wohl alle in riesigen Palästen? Wie soll ein Pixel-Haufen von 2x2 Punkten für eine Hütte/Häuschen eine Besiedlung darstellen? Und die Straße ist nur einen Pixel breit?
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