Ein wiederkehrender Wunsch unserer Community ist die Erkennung spezieller Inhalte – etwa von astronomischen Motiven wie Nebeln, Galaxien oder Sternhaufen, oder auch bestimmter Tier- und Pflanzenarten. Diese Anliegen nehmen wir ernst. Zugleich möchten wir erklären, warum Excire solche Inhalte aktuell (noch) nicht zuverlässig erkennt – und wie Sie zur Verbesserung beitragen können.
Excire verwendet KI-Modelle zur automatischen Bildanalyse. Diese Modelle wurden mit großen, allgemeinen Bilddatensätzen trainiert. Inhalte wie:
Sonne, Mond oder Sternenhimmel (generisch)
Hund, Katze oder Pferd
Menschliche Gesichter
werden zuverlässig erkannt, weil sie häufig in Trainingsdaten vorkommen.
Spezialthemen wie:
M33-Galaxie
Adlernebel
Blaukehlchen oder Orchideenarten
tauchen dort kaum oder gar nicht auf. Entsprechend fehlen Excire die nötigen Lernbeispiele für eine korrekte Einordnung.
Das Training einer KI für neue Inhalte ist technisch aufwendig:
Datenmenge: Mindestens 1000 qualitativ hochwertige Fotos pro Kategorie (z. B. „Galaxie“) sind nötig. Oft sind deutlich mehr sinnvoll.
Datenqualität: Die Bilder müssen den Zielinhalt klar und vielfältig zeigen (verschiedene Perspektiven, Lichtverhältnisse, Bildkomposition).
Relevanz im Bild: Der zu erkennende Inhalt muss im Bild dominant sein – kleine oder unauffällige Objekte sind ungeeignet.
Annotationen / Markierungen (bei feineren Klassifikationen): Wenn z. B. Vogelarten unterschieden werden sollen, müsste nicht nur der Vogel im Bild sein, sondern auch exakt markiert werden.
Ein Beispiel: Für eine zuverlässige Erkennung der Milchstraße reicht es nicht, 1000 x denselben Nachthimmel zu liefern. Es braucht Vielfalt: unterschiedliche geografische Orte, Jahreszeiten, Kameraeinstellungen, Belichtungszeiten etc.
Nein. Ein eigenes Nachtrainieren ist mit Excire aktuell nicht möglich. In den FAQ zur Version 2025 ist das ausführlich erklärt. Das Training der KI erfolgt ausschließlich intern durch unser Entwicklerteam.
Wir freuen uns über Community-Unterstützung in Form gut vorbereiteter Bildarchive. Diese sollten folgende Kriterien erfüllen:
Ordnerweise organisiert, mit je einer Kategorie (z. B. „M42“, „Offener Sternhaufen“, „Spatzen“)
Mindestens 1000 Bilder je Ordner
Auflösung: ca. 1280 × 1280 Pixel (längste Seite), Seitenverhältnis bleibt erhalten
Keine störenden Inhalte im Bild, klare Motivdominanz
Möglichst vielfältig (Szenarien, Winkel, Bildstile)
Wenn Sie ein solches Archiv bereitstellen möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit dem Support auf. Wir prüfen dann gemeinsam, ob die Daten geeignet sind.
Die Weiterentwicklung einer zuverlässigen KI braucht Zeit. Sie muss nicht nur lernen, dass etwas „eine Galaxie“ ist, sondern auch, welche Galaxie – und das auch bei schwierigen Lichtverhältnissen oder Bildstörungen. Zudem arbeiten wir bewusst lokal und datenschutzfreundlich, was keine Onlineabfragen oder Zugriff auf globale Wissensdatenbanken erlaubt.
Wir verstehen den Wunsch nach spezialisierter Erkennung sehr gut. Technisch ist dies möglich – aber nicht ohne hohen Aufwand. Wenn Sie uns durch geeignete Bilddatensätze unterstützen möchten, sind Sie herzlich willkommen.