Unsere WhichCar-App
Ein Studentenprojekt für das Smartphone
Im vergangenen November haben wir unsere WhichCar-App auf den Markt gebracht. Was die App kann und welche Besonderheiten es bei der Entwicklung gab, habe ich mit Philippe Recker im Interview besprochen. Der Senior Software Engineer hat gemeinsam mit Thomas Bierhance, Principal Managing Consultant, unseren Studierenden Iheb Memmi bei diesem Projekt begleitet.
Hallo Philippe, im vergangenen November ist die WhichCar-App online gegangen. Kannst du uns kurz erklären, was die App kann und wie die Technologie dahinter funktioniert?
„Kurz gesagt: Die App kann Automodelle von Mercedes erkennen. Wenn du also einen Mercedes siehst, das Modell aber nicht kennst, kannst du einfach ein Foto über die App machen und sie präsentiert dir das Modell sowie ein paar Daten, wie den Produktionszeitraum und die Preisspanne. Trainiert und ausgeführt wird das Netz dabei mithilfe von PyTorch – ein Open Source Framework für neuronale Netze für Python. Es liegt also ein PyTorch-Netzwerk auf den Servern von BettercallPaul. Das Gute ist, dass die App sich dieses herunterladen und dann offline auf dem Gerät speichern kann. Wenn wir also ein Foto machen, wird dieses nicht auf die BCxP-Server gesandt, sondern offline mithilfe dieses PyTorch-Modells analysiert. Denn viele Anbieter von neuronalen Netzwerken und Apps senden die Daten hin und her. Das wollten wir aus verschiedenen Gründen nicht machen: einerseits wegen des Datenschutzthemas und andererseits damit die App wirklich überall funktioniert – sogar in der Tiefgarage, wenn du keinen Empfang hast.“
Das klingt natürlich absolut sinnvoll. Wie seid ihr denn überhaupt auf die Idee gekommen, die App zu entwickeln?
„Die Idee kam ursprünglich von Thomas. Er wollte zu unserem bereits existierenden neuronalen Netzwerk etwas entwickeln, das man sehen, fühlen, anfassen kann. Ohne die App hätte man sich eine Art Entwickler-Tool auf den Rechner laden, dort ein Bild einfügen müssen und erst dann das Ergebnis sehen können. Klar, die App kann so gesehen auch nicht angefasst werden, es reicht jetzt aber ein Klick im App oder Play Store und schon kann es auf dem eigenen Gerät ausprobiert werden. Die Hürde ist einfach sehr viel kleiner.“
Werfen wir einen Blick auf das Entwickler-Team. Mit Iheb habt ihr bei diesem Projekt mit einem Werkstudenten zusammengearbeitet. Wie sah denn eure Teamarbeit an der App generell aus und welche Rolle kann ein Studierender bei der Entwicklung einnehmen?
„Wir haben in einem Drei-Mann-Team etwa ein bis eineinhalb Jahre an der App gearbeitet. Das Modell gab es in einer groben Fassung vorher schon und Thomas und Iheb haben es nochmal zusammen refined. Ich selbst habe vor allem die App-Gestaltung gesteuert und dort haben wir tatsächlich zwei Apps entworfen. Die erste App war nativ mit Java als Grundlage für Android gedacht. In der zweiten Phase haben wir dann gesagt, wir erweitern das und bringen die Apps auf beide Plattformen, für iOS und Android, mithilfe von React Native. Iheb spielte dabei eine Schlüsselrolle – sowohl in der Entwicklung oder Verbesserung des neuronalen Netzwerkes, das dafür zuständig ist, die Modelle zu erkennen, als auch in der App-Entwicklung selbst. Er hat vom Trainieren des neuronalen Netzwerkes bis hin zum Upload und der Store-Betreuung alles mitgestaltet. Ich habe ihn eher geleitet, indem ich ihn in die richtige Richtung gestoßen und ab und zu mal auf die App geschaut habe. Im Grunde habe ihn einfach ‚machen lassen‘ und dabei mit darauf geschaut.“
Das hört sich nach einer gelungenen Zusammenarbeit und einem erfolgreichen Studentenprojekt an. Habt ihr denn Pläne für die Zukunft der App?
„Die App kann gerne noch erweitert werden, wir finden das Funktionspaket aber jetzt schon ziemlich gut. Was ich mir persönlich wünschen würde, wäre eine gute Share-Funktion, sodass Freunde dir Bilder schicken können, man sie über die App schnell analysieren und das Ergebnis schnell teilen kann. Momentan ist dies nur per Screenshot möglich, aber das wäre jetzt ein Beispiel einer Funktionserweiterung, die ich mir gut vorstellen könnte, vorzunehmen – eventuell auch mithilfe eines neuen Studenten. Aber wie gesagt: Die App bietet schon jetzt ein gutes Funktionspaket.“
Lieber Philippe, danke für deine Zeit und dein Engagement im Rahmen der WhichCar-App!
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Über unseren Interviewpartner
Philippe Recker hat ein Masterstudium an der RWTH Aachen absolviert. Er arbeitet seit über vier Jahren in unserer Berliner Niederlassung als Softwareentwickler im Bereich Fullstack bei BettercallPaul.
