Der Betrieb von Enterprise Software verlagert sich in Clouds und zwingt den JEE Entwickler gewohnte Modularisierungspraktiken und damit einhergehende Deploymentformen zu überdenken. Lange Startzeiten, speicherhungrige Applicationserver oder Fat Jars machen Enterprise Java im Vergleich zu anderen Stacks nicht zur optimalen Entwicklungs- und Betriebsumgebung für die Cloud. Das Open Source Projekt Quarkus unternimmt den Versuch hier Abhilfe durch ein "Supersonic Subatomic Java" zu schaffen. Es handelt sich dabei um einen Kubernetes-nativen Java-Stack, der insbesondere auf GraalVM zugeschnitten ist, um cloud optimierte Deployments per Precompilation zu ermöglichen. Die Ergebnisse sind dadurch viel kleiner und viel (10x?) schneller beim Start bzw. in der Ausführung. Besonderen Wert legt die Community dabei auf die Nutzung bzw. Verfügbarkeit etablierter Enterprise Java APIs. Hier soll und kann sich der Enterprise Java Entwickler schnell zurechtfinden und in der Cloud produktiv werden. Neben einem Architekturüberblick der grundlegenden Ideen und Konzepte in Quarkus erläutert und diskutiert der Vortrag verschiedene Nutzungsszenarios aus der typischen JEE Entwickler Perspektive.

Stellen Sie sich das mal vor: Sie stehen vor einem Spiegel, sehen aber nicht mehr in Ihr eigenes Gesicht, sondern in das von Barack Obama oder Angela Merkel. In Echtzeit wird Ihre eigene Mimik auf das fremde Gesicht übertragen.

Dem TNG Innovation-Hacking-Team ist es gelungen, einen solchen Prototypen zu erstellen und in Echtzeit das Gesicht einer Person auf beliebige andere Gesichter zu übertragen. Die Grundlage hierfür ist der sogenannte "Deep Fake"-Ansatz. Durch die Anwendung neuronaler Netze werden hier Gesichter in der Videoeingabe erkannt, übersetzt und zurück in die Videoausgabe integriert. Durch diese Technik ist es möglich, täuschend echte Imitationen auf andere Personen zu projizieren. Zum Einsatz kamen dabei in Keras trainierte Autoencoder-Netze, sowie verschiedene Algorithmen zur Gesichtserkennung.

In diesem Vortrag geben Thomas Endres und Martin Förtsch eine unterhaltsame und sehr anschauliche Einführung in die Welt der Deepfakes in Echtzeit. Dabei gehen sie insbesondere auf die Techniken im Bereich des Deep Learning ein, die bei dieser Anwendung zum Einsatz kommen. Mehrere Live-Demonstrationen runden das Erlebnis ab.