NTB Scanpix skal teste automatisk bildegjenkjenning og har fått støtte til prosjektet fra Amazon(AWS). F.v. Anthony Avalos er teknisk rådgiver i Crayon, Øyvind A Evensen er rådgiver i Crayon, Christina Dorthellinger, leder og redaktør Visuell kommunikasjon i NTB Scanpix, Joakim Nilsson, bildebyråsjef i NTB Scanpix, Solveig Vikene er ansvarlig prosjektleder i NTB Scanpix og Therese Olafsen Mørk er leder for AWS i Crayon.

NTB Scanpix/Ole Berg-Rusten

Amazon spytter penger inn i NTBs bilderobot

NTB får over 200.000 kroner for å utvikle automatisk bildegjenkjenning.

Ole Gunnar Onsøien

Publisert 02.10.2018 - 14:10

Denne artikkelen er over to år gammel.

I en pressemelding melder NTB at de har fått et sekssifret beløp i stløtte fra Amazon Web Services for arbeidet med deres prosjekt med automatisk bildegjenkjenning.

– NTB scanpix vil med det være blant de første i verden som aktivt jobber med dette for redaksjonelle bilder, sier Christina Dorthellinger, redaktør og leder for visuell kommunikasjon i NTB, ifølge pressemeldingen.

- Til grunn for AI-prosjektet ligger arbeidet med å flytte hele den 25 millioner bilder store bildebasen opp i skyen. Når det er gjort kan vi begynne å jobbe med hvordan vi forenkler arbeidet med hvert bilde. Der er vi nå, og det er et utrolig stort og spennende prosjekt, sier Dorthellinger, ifølge pressmeldingen.

Ifølge Kampanje, dreier det seg om 25.000 dollar i støtte fra Amazon. Det er i overkant av 200.000 norske kroner.

Ifølge Tor Kristian Flage, prosjektsjef i NTB og prosjektleder for den nye bilderoboten, forteller at redaksjonelle bilder byr på utfordringer når det kommer til maskinlæring sammenlignet med for eksempel illustrasjonsfoto og kjendisbilder.

– Pressebilder inneholder ofte flere personer og objekter i bildet og det er viktig å finne riktig kontekst, bare for å nevne tre viktige områder vi ønsker å forbedre oss på, sier han.

Inmeta/Crayon er samarbeidspartner med NTB for bildegjenkjenningsprosjektet.

- De ble valgt etter en prosess der vi har vurdert flere aktører innen maskinlæring og bildegjenkjenning. Inmeta/Crayon har med sin kompetanse, bakgrunn og brede erfaring fra liknende prosjekter vist at de har skjønt hva vi ønsker å få til. De stiller de riktige spørsmålene, sier Flage.

Ifølge Lars Jokaim Nilsson, Manager Machine Learning/AI i Inmeta/Crayon, har NTB gode datakilder, som gjør potensialet for at prosjektet blir vellykket større.