Eine intelligente Datenbank für das House of Food

Kerstin Walkert
Kerstin Walker, veröffentlicht am 28. Januar 2020
Manager Corporate Communications / redaktionelle Leitung Bauer Media Blog

„Wie verändern innovative Technologien die Zukunft der Medien?“ Diese Frage stellt nextMedia, die Standortinitiative für die Medien- und Digitalszene in Hamburg, mit dem Prototyping Lab und bringt dazu experimentierfreudige Unternehmen und talentierte Studierende von Hamburger Hochschulen zusammen. Während beim ersten Prototyping Lab im vergangenen Jahr Virtual Reality im Fokus stand, entwickelten die Teams diesmal KI-basierte Prototypen. Ein kreativer Findungsprozess, bei dem der Wissenstransfer und die Vernetzung zwischen Studierenden und Unternehmen eine große Rolle spielt.

Rezeptbilder und Rezeptdaten strukturieren und integrieren

Die Kreativschmiede BAUERcreate ist einer der Auftraggeber und Projektsponsoren des Prototyping Lab von nextMedia. Um KI-basierte Lösungen auf Fragen zu finden, mit denen die Optimierung der umfassenden House of Food-Datenbank gelingt, waren Julian Wagner, Head of BAUERcreate, Malte Jensen, Verlagsleiter House of Food und Isabell Contreras Morales, Objektleiterin Food, für die Studierenden als Sparringspartner und Experten vor Ort: Wie kann man Rezeptdaten intelligenter strukturieren und verschlagworten? Wie können Rezeptbilder nach Merkmalen durchsucht werden und wie lassen sich die Nährwertangaben künftig direkt in die Rezepte integrieren? Kein Zweifel, hier kann eine intelligente Datenbank, die mithilfe Künstlicher Intelligenz entwickelt wurde, Antworten geben.

Das House of Food der Bauer Media Group steht als Full-Service-Food-Experte für Rezeptentwicklungen, Content-Produktionen und maßgeschneiderte Kundenlösungen. Das Team aus 90 Food-Stylisten, -Fotografen und Journalisten produziert jährlich rund 14.000 Food-Seiten für insgesamt 56 Magazine in ganz Deutschland. Mittlerweile verfügt das House of Food über einen wachsenden Datenschatz von 220.000 Food Fotos und rund 100.000 Rezepten.

Ein neuronales Netzwerk wurde für die Bildsuche trainiert

Die Studierenden Brigitte Kwasny und Eric Bergter (beide Universität Hamburg), Regina Kirchmeier (Hamburg Media School) und Nino Müller (FH Wedel), machten sich nach dem Auftakt-Treffen im vergangenen Oktober an die Team-Arbeit: Sie trainierten in wenigen Wochen ein künstliches neuronales Netzwerk, das bei der Bildsuche bestimmte Merkmale (etwa: Farben oder Zutaten) erkennt. Zusätzlich integrierte das Team eine Reverse-Searching-Funktion in die Datenbank. Insgesamt erleichtert dieser Prototyp jetzt das Auffinden noch unbekannter Rezepte. Dateien können künftig auch nach Kalorien oder Ernährungsformeln (etwa: vegan, gluten- oder laktosefrei) verbunden werden. Ein weiterer Pluspunkt: Bereits vorhandenes Archivmaterial des House of Food kann in Zukunft mit aktuellen Food-Trends gekoppelt werden.

Eric Bergter, Nino Müller, Julian Wagner, Isabell Contreras Morales und Malte Jensen (hinten von links nach rechts). Regina Kirchmeier, Brigitte Kwasny und Eugen Ruppert (vorn).

Ein externer Blick auf interne Projekte hilft weiter

Bei der Ergebnis-Präsentation in den Räumen von nextMedia in der HafenCity sagte Mit-Initiator Julian Wagner: „Der auf künstlicher Intelligenz basierende Datenbank-Prototyp kann echte Probleme lösen. Wir sind begeistert von diesem Ergebnis und könnten im Prinzip direkt im House of Food damit arbeiten. Ein externer Blick auf interne Projekte ist eben oft hilfreich – das hat uns alle positiv überrascht.“

„Das Prototyping Lab hat uns mit interessanten technologischen Herausforderungen der Bauer Media Group konfrontiert“, so die Studierenden. Diese praxisbezogene Herangehensweise mit Ansprechpartnern aus dem Unternehmen und der Zugang zur zukunftsweisenden KI-Technologie wurden von allen als großer Gewinn verbucht.

Neben dem House of Food der Bauer Media Group waren N-Joy und Spiegel Media die Treiber hinter dem Prototyping Lab. Für den Sender N-Joy entwickelten die Studierenden eine KI-basierte Music Prediction Machine, die es den Redakteuren erleichtern soll, Hörer-Musik-Wünsche noch rascher und genauer bestimmen zu können. Spiegel Media beleuchtete mithilfe von KI das Thema „Fraudulente Anzeigen im Online Marketing“, denn es gibt noch keine effektive und schnelle Methode, um gefälschte Online-Anzeigen umgehend zu identifizieren („Führerschein ohne Prüfung“).

Sie haben Rückfragen zum Thema? – Melden Sie sich gern bei Katrin Hienzsch.

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