Produkte per Handy-Kamera erkennen: Wie das Berliner Start-up nyris mit seiner KI die visuelle Suche revolutioniert

Das Berliner Start-up nyris hat eine visuelle Suchmaschine mit einer KI entwickelt, die Objekte in Fotos und Videos erkennt und relevante Informationen für Unternehmen liefert.

(c) Blake Wisz / Unsplash

Wie oft sieht man Gegenstände und Produkte, die so perfekt in die eigene Wohnung passen würden, nur: Wo gibt es sie zu kaufen? Oft entstehen Kaufbedürfnisse, weil Kund*innen irgendwo etwas Interessantes gesehen haben. Aber wer verkauft das Produkt und von welchem/welcher Hersteller*in kommt es?

Da ist es praktisch, das gewünschte Objekt mit der Smartphone-Kamera abzufotografieren und durch eine Suchmaschine zu jagen. Die Geschwister Anna Lukasson-Herzig und Markus Lukasson haben mit dem Berliner Start-up und Portfoliounternehmen der E-Capital AG nyris eine Software entwickelt: eine visuelle Suchmaschine, deren künstliche Intelligenz in Fotos und Videos Gegenstände erkennt und gleiche oder meist ähnliche Ergebnisse innerhalb einer halben Sekunde anzeigt – also eine Art Google für Bilder.

Das Deep-Tech-Start-up löst mit seiner KI vor allem ein Problem, das viele Unternehmen haben: Die textbasierte Suche ist eine Quelle kostspieliger Reibungsverluste – vor allem für Firmen, die Produkte, Komponenten oder andere Artikel verwalten. Die nyris-KI findet schnell und effizient aus einem riesigen Produkt- und Objektkatalog das passende Ergebnis.

Warum die visuelle Suche immer relevanter wird

Gartner prognostizierte für 2020, dass 30 Prozent aller Suchanfragen entweder durch Sprach- oder visuelle Suchanwendungen durchgeführt werden. Fakt ist, dass 90 Prozent der an das Gehirn übertragenen Informationen visuell übertragen und in etwa 13 Millisekunden verarbeitet werden.

Im Gegensatz zur textbasierten Suche ermöglichen visuelle Suchmaschinen Unternehmen, Produkte schneller zu finden, Sprachbarrieren abzubauen, Innovationen anzuregen und ihre Geschäftsprozesse zu vereinfachen.

Einer der großen Vorteile der nyris-KI ist die Geschwindigkeit. Innerhalb eines Wimpernschlags zeigt die Suchmaschine relevante Ergebnisse an. Die visuelle Suche anhand von Bildern funktioniert schneller und effektiver, weil mehr Informationen und Daten transferiert werden können.

Die KI funktioniert ganz einfach: Zunächst erfasst die Software die visuellen Elemente. Dann extrahiert sie automatisiert Metadaten aus den Bildern und Videos und speichert diese in einer Datenbank. Sekündlich prozessiert die nyris-Software über 100 Bilder. Kommen neue hinzu, gleicht die KI diese mit den Inhalten der Datenbank ab.

Auch die großen Tech-Konzerne wie Amazon oder die Google-Mutter Alphabet haben die Relevanz für eine visuelle Suchmaschine erkannt und entwickeln eine Lösung. Diese richtet sich aber eher an den/die Endnutzer*in, während nyris vor allem im B2B-Bereich aktiv ist und die visuelle Suche zum mittelständischen Handel bringt.

Die Kosten des SaaS-Angebots von nyris sind abhängig von der Größe der Datenbank, die durchsucht werden muss, sowie von der Menge der Anfragen und des gewünschten Servicepakets.

Wie Daimler und IKEA mit der nyris-KI Prozesse effizient gestalten

Nyris ist vor allem für Unternehmen spannend, die ihre Produktsuche vereinfachen möchten. Im Industriebereich hat das Berliner Start-up Daimler als Partner gewonnen.

Hier ging es beispielsweise darum, gewisse Daten zu visualisieren, zum Beispiel Bauteile eines Trucks für die Managementsoftware von Daimler zu erkennen. Weil das aufgrund Tausender Sensoren, die in Echtzeit Daten an verschiedenste Server senden, so komplex ist, suchte der Automobilhersteller nach einer Möglichkeit, den Prozess zu vereinfachen. Mit nyris muss der/die Fuhrparkmanager*in nur seine Handy-Kamera auf den Truck halten, erkennt durch die Software das Kennzeichen und das Fahrzeug wird eingeloggt. Hält er die Kamera auf den Reifen, wird der Reifendruck angezeigt. Mit der nyris-Lösung sparen sich Fachkräfte wie Maschinenbauer*innen viel Zeit, die sie ansonsten mit langem Suchen verschwendet hätten.

Zuletzt hat nyris auch den IKEA-Konzern als neuen Investor gewonnen. Die Technologie soll das Online-Einkaufserlebnis des schwedischen Möbelhauses signifikant verbessern. Die Technologie von nyris wird hier zu einer Basis für hochmoderne und hocheffektive Logistik- und Industriedienstleistungsprozesse. Die visuelle Suchmaschine unterstützt Mitarbeitende in Lagerhäusern, ein effizienteres Bestandsmanagement zu führen und die Qualitätskontrolle zu verbessern. Nyris verkürzt zudem die Time-to-Value durch einfache Integration und Anpassung sowie Support und wettbewerbsfähige Preise.

Auf der anderen Seite bietet die Suchmaschine auch für Kund*innen einen großen Vorteil: Diese können die Lösungen von nyris bereits heute in der IKEA-Place-App testen, welche ihnen auf Basis eines Fotos relevante Artikelempfehlungen aus dem gesamten Artikelportfolio zeigt. Unternehmen aller Branchen können mit nyris Effizienz und Umsatz steigern.

Neben IKEA und Daimler hat nyris auch andere großen Konzerne bereits als Partner an Bord geholt, darunter Microsoft, SAP, Google Cloud, Telekom, Nvidia oder IBM.

Wie die Idee zu nyris entstand

Anna Lukasson-Herzig und ihr Bruder haben beide in Aachen an der Universität RWTH studiert und sind heute Ingenieur*innen. Markus Lukasson arbeitete bei Amazon und erkannte, dass das Unternehmen viele Leute beim Checkout verliert.

Zusammen mit seiner Schwester, die bei der Boston Consulting Group arbeitete, hatte er dann die Idee, einen schnellen Checkout für Online-Shops zu bauen. Doch beide erkannten, dass schon die Online-Suche nach Produkten viel zu lang dauert. Kurzerhand änderten sie ihren Plan und entwickelten die Idee einer Bilderkennungssoftware und bauten die visuelle Suchmaschine nyris.

85 Prozent aller im Internet abgelegten Informationen sind visuell gespeichert. Doch sie können nicht korrekt durchsucht werden. Die KI von nyris findet aber innerhalb einer halben Sekunde das richtige Ergebnis. Das Berliner Start-up zählt mit seiner Software zu den Top-3-Anbietern für die visuelle Suche weltweit.

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