Künstliche Helfer in der Sportproduktion

Semantische Suche

Bei Sportproduktionen geht es oft darum, Inhalte möglichst schnell zu erstellen. Das gelingt aber nur, wenn die Editoren und Editorinnen beim Schnitt die relevanten Szenen und Clips auch leicht finden. Genau hier setzt die semantische Suche an, denn sie bietet weit mehr als die Suche über Metadaten oder Tags.

Ein konkretes Beispiel: Wer mit der semantischen Suche im Cliparchiv nach dem Begriff »Gewinner« sucht, erhält neben dem Clip mit Messi auch das Gruppenbild von Real Madrid  oder den Clip mit Xabi Alonso. Für Redakteurinnen und Redakteure, die nach Archiv-, Schnitt-, Near-Live- oder Live-Material suchen, eröffnen sich damit völlig neue Möglichkeiten, Inhalte zu finden.

Es gibt eine Reihe von Unternehmen, die daran arbeiten, diese Funktionalität in ihre Asset-Management-Systeme zu integrieren. Eines davon ist die Fonn Group aus Norwegen, die mit ihrem MAM-System Mimir einen cloudbasierten Produktionsansatz verfolgt. Damit konnte sie übrigens auch Dyn Media überzeugen. Der Sportsender nutzt Mimir für die Produktion seines Programms.

Das Berliner Unternehmen Obvious Future geht mit seinem Produkt CaraOne noch einen Schritt weiter (D-Vertrieb: dve advanced systems, Netorium).

CEO Eddi Weinwurm erläutert: »Wir wollten eine KI entwickeln, die sich nicht künstlich anfühlt, deshalb sprechen wir bei CaraOne auch von einem Intelligent Media Assistant und nicht von einer künstlichen Intelligenz. CaraOne ermöglicht sozusagen eine Suche mit ‘Weltverständnis‘«. 

Obvious Future zeigte in einer Demo während der NAB auch »Predictive Editing«. Dabei analysiert die KI vorhandenes Rohmaterial, aus dem beispielsweise ein zweiminütiger Beitrag entstehen soll, und schlägt in einer Art Flussdiagramm passende Schnitte vor. Die Editorinnen und Editoren können sich dabei Szene für Szene vorarbeiten und einen ganzen Beitrag auf Basis der Vorschläge der KI gestalten.

Zeitlupen

Kaum eine Sportart kommt in der Berichterstattung ohne Zeitlupen aus. Doch nicht jede Produktion hat das Budget, die dafür notwendigen teuren Highspeed-Kameras einzusetzen.

Oft ist es auch so, dass die Produktionsteams am Veranstaltungsort nicht an jeder beliebigen Position eine Slomo-Kamera aufbauen können, sondern dass an bestimmten Stellen, die für Slomos interessant wären, nur kleinere, kompaktere Kameras Platz finden.

In solchen Fällen kann KI helfen. So gibt es mittlerweile einige Anbieter, die Zeitlupen per Software generieren können. EVS beispielsweise hat mit XtraMotion eine Lösung entwickelt, die aus einem Kamerasignal mit normaler Bildrate per KI eine Superslomo berechnet. Das Besondere daran: XtraMotion benötigt dafür nur wenige Sekunden, so dass die berechneten Slomos sofort in der TV-Übertragung eingesetzt werden können.

Dass hochwertige Zeitlupen dank KI nicht immer richtig teuer sein müssen, beweist Riedel Communications mit seiner RiMotion-Lösung, die umfangreiche Replay-Funktionen, inklusive Super-Slow-Motion-Support, mit einem innovativen, benutzerfreundlichen Interface kombiniert.

Auch andere Hersteller sind mittlerweile in der Lage, Zeitlupen mittels KI-getriebener Lösungen anzubieten, etwa TVU Networks oder Blackmagic Design. Da kann dann auch mal ein iPhone als Quelle für Replays dienen.

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