NTB har fått tilslag på 25.000 dollar – i overkant av 200.00 norske kroner – i støtte fra Amazon Web Services (AWS) til et prosjekt om automatisk bildegjenkjenning. Det innebærer blant annet å flytte hele den 25 millioner bilder store databasen til nyhets- og bildebyrået opp i skyen.

Dette er et unikt prosjekt på verdensbasis for redaksjonelle bilder, ifølge redaktør og leder for visuell kommunikasjon i NTB, Christina Dorthellinger.

- Prosjektet der vi jobber med automatisk bildegjenkjenning har fått sekssifret kronestøtte fra Amazon Web Services (AWS), og NTB Scanpix vil med det være blant de første i verden som aktivt jobber med dette for redaksjonelle bilder, sier Dorthellinger.

For å få til dette har NTB inngått et samarbeid det norske maskinlæring-miljøet Inmeta/Crayon, som har status som AWS Machine Learning Competency Partner.

- Redaksjonelle bilder byr på utfordringer i forhold til maskinlæring og bildegjenkjenning sammenliknet med illustrasjonsfoto og for eksempel 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 Tor Kristian Flage, prosjektsjef i NTB og prosjektleder for utviklingen av NTB Media Manager.

Christina Dorthellinger understreker at de har fått støtte til den første av totalt fire etapper av prosjektet.

- Er dere avhengig av ytterligere støtte?

- Vi regner med at dette er et så interessant prosjekt at det er mulig å søke om mer. Samtidig er dette så viktig at vi må gjennomføre dette på en eller annen måte, men helt uten støtte klarer vi det ikke.

NTB skal bruke lagringsløsningen til Amazon i Irland til en del av bildebasen sin, men ikke til hele.

- Norske myndigheter ønsker å lagre sine bilder i skyen i Norge, de har ikke lov til å lagres noe annet sted, så der vil vi bruke andre leverandører. Vi sprer oss utover der det er behov.

- Hva er fordelen med et system som dette?

- Dette betyr at hvis det er noe rødt på bildet, så tagges det av seg selv. Hvis det er en bil på bildet, så behøver du ikke å skrive inn bilmerket. Det vil gi en enklere hverdag og bildene blir lettere å finne igjen, bruke og, for de som har rettighetene, å selge dem.

Inmeta/Crayon ser de frem til å ta fatt på arbeidet.

- NTB har gode datakilder, noe som gjør at potensialet for at prosjektet blir vellykket er stort, samtidig som det sitter ressurssterke mennesker i NTB med kunnskap om faget som gjør at kunnskapen nok vil gå begge veier, sier Lars Joakim Nilsson, Manager Machine Learning/AI i Inmeta/Crayon.