Digitale Dokumentenanalyse
profitiert von Künstlicher Intelligenz
Technologien zur optischen Zeichenerkennung sollen künftig von den Durchbrüchen im Bereich der künstlichen Intelligenz profitieren – das haben sich die Partner des Anfang Juli gestarteten Forschungsprojekts ‘Deep learning based optical character recognition – kurz: DeepER’ zum Ziel gesetzt. Im Rahmen des vom Bundesbildungsministerium geförderten Projekts arbeiten das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, CIB Software und Mentana Claimsoft an einer neuen Software zur Dokumentenanalyse. Dabei sollen selbstlernende intelligente Systeme – basierend auf Deep-Learning-Methoden – einen erheblichen Technologiesprung bringen. Ziel ist es, die Fehlerraten beim Erkennen von Buchstaben, Wörtern, Texten oder Bildern deutlich zu verringern, um so an die Leistungsfähigkeit der menschlichen Interpretation heran zu reichen. Kern des Vorhabens ist die Entwicklung einer ‘OCR-Engine’, die auch bei der Auswertung von großen Informationsmengen keine oder möglichst wenige Fehler produziert. Optical Character Recognition (OCR) wird u.a. bei der Digitalisierung von Bibliotheksinhalten, Zeitungsarchiven oder Versicherungsdokumenten eingesetzt. In vielen Fällen reicht es aus, wenn die digitalisierten Dokumente bis zu 99 Prozent richtig erfasst werden – zum Beispiel, um Papierdokumente über Suchmaschinen zugänglich zu machen. Bei rechtlich und finanziell relevanten Dokumenten bedeutet aber selbst eine Erkennungsrate von 99,9 Prozent je Zeichen, dass jede Dokumentseite einen Fehler hat – hier leistet der Mensch erheblich mehr. “Unser Ziel, Verwaltungsprozesse im privaten Bereich und in Großunternehmen zu automatisieren, kann durch diese neuartige OCR-Engine erheblich weiterentwickelt werden. Mit der Web-Anwendung CIB doXisafe können Privatanwender ihre Dokumente von überall ohne Installation ablegen, austauschen und im integrierten CIB doXiview ohne Download anzeigen lassen”, sagt Ulrich Brandner, Geschäftsführer bei CIB Software. Anwendungen in der Sprach- oder Gesichtserkennung profitierten bereits von Deep Learning. In Deutschland würden die technologischen Fortschritte der künstlichen Intelligenz jedoch eher im Forschungsbereich stattfinden und noch viel zu selten in die Anwendung gebracht, so Joachim Köhler, Abteilungsleiter am Fraunhofer IAIS. Mit der Entwicklung einer OCR-Engine will das Institut Deep-Learning-Technologien auch für die Wirtschaft und insbesondere den Mittelstand nutzbar machen. Die OCR-Engine wird zunächst in das bestehende Produktportfolio bei CIB Software eingebaut und getestet. Darüber hinaus soll sie zunächst für den deutschen Markt anderen Unternehmen über ein Lizenzmodell zur Verfügung gestellt werden.
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