UCLA präsentiert immersives Theater mit AWS-generativer KI
Die Teams OARC und REMAP an der University of California, Los Angeles haben ein innovatives Live‑Theater‑Projekt entwickelt, das Besucher in eine vollständig digitale Welt eintauchen lässt. Durch die Analyse der Leistungsanforderungen konnten die Entwickler eine Architektur entwerfen, die sowohl hohe Skalierbarkeit als auch extrem niedrige Latenz garantiert.
Für die Umsetzung wurde die AWS‑Serverless‑Infrastruktur eingesetzt. Lambda‑Funktionen, API Gateway und DynamoDB bilden das Rückgrat des Systems, sodass die Anwendung automatisch auf die Besucherzahlen reagiert, ohne dass manuelle Skalierung nötig ist. AWS Managed Services sorgen dabei für kontinuierliche Wartung und Sicherheit, sodass sich die Teams ausschließlich auf die kreative Umsetzung konzentrieren konnten.
Ein zentraler Baustein ist die Nutzung von generativen KI‑Diensten. Durch Amazon Bedrock und andere AWS‑AI‑Services können Echtzeit‑Inhalte wie Text, Bild und Audio generiert werden, die nahtlos in die Live‑Performance integriert werden. Diese Dienste ermöglichen es, auf spontane Ereignisse im Theater zu reagieren und das Publikum mit individuell zugeschnittenen Erlebnissen zu begeistern.
Amazon SageMaker AI spielt dabei eine entscheidende Rolle. Die Teams haben Modelle für Sprach‑ und Bildgenerierung in SageMaker trainiert und anschließend in die Produktionsumgebung integriert. SageMaker bietet nicht nur die nötige Rechenleistung, sondern auch robuste Monitoring‑ und Deployment‑Tools, die eine zuverlässige Ausführung in Echtzeit garantieren. So bleibt die Qualität der generierten Inhalte konstant hoch, während die Reaktionszeiten minimal bleiben.
Das Ergebnis ist ein immersives Theatererlebnis, das die Grenzen zwischen realer und virtueller Welt verwischt. Durch die Kombination von AWS‑Serverless‑Technologien, Managed Services und generativer KI schafft UCLA ein Modell, das sowohl technisch anspruchsvoll als auch künstlerisch inspirierend ist – ein Vorreiter für die Zukunft von Live‑Entertainment.