01.04.2020

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

Die Zukunft des Fahrens ist autonom... Bis Fahrzeuge über die Fähigkeiten des menschlichen Fahrens verfügen, muss die AI aber noch ein paar Dinge lernen. Das in Graz ansässige Unternehmen AVL adressiert eines dieser Probleme gemeinsam mit dem im Silicon Valley ansässigen Technologieanbieter Deepen.AI.
/artikel/avl-deepen-ai
AVL trainiert die AI mit Deepen AI
(c) Adobe Stock / Monopoly919
sponsored

Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst. Um die Aufgabe des Fahrens zu bewältigen, müssen die autonomen Fahrsysteme (“Autonomous Driving Systems” / ADS) noch erfolgreich das Erkennen von Objekten und das Einschätzen von Situationen erlernen.

+++So hilft Software, menschliche Fehler beim Autofahren zu verhindern+++

Dieser Prozess läuft in mehreren Stufen ab. Die Objekterkennung muss in der ersten Phase feststellen, wo sich überhaupt ein Objekt befindet. Im zweiten Schritt wird dann ein erkanntes Objekt klassifiziert: Es wird festgestellt, ob es sich dabei beispielsweise um ein Fahrzeug, einen Erwachsenen, ein Kind oder ein Tier handelt – denn ein Kind verhält sich zum Beispiel anders als ein Erwachsener. Schließlich muss das System noch das sogenanntes# „Tracking“ durchführen: Dabei wird analysiert, wo sich das Objekt in der Vergangenheit befand, wo es sich nun befindet – um somit Rückschlüsse darüber zu ziehen, wo sich das Objekt vermutlich als nächstes befinden wird.

Die Datenspreu vom Datenweizen trennen

Selbstfahrende Autos nutzen dabei Daten verschiedener im Fahrzeug verbauter Sensoren – wie etwa Kameras oder der LiDAR-Sensor, welcher den Abstand der Objekte zum Auto misst. Diese Sensoren produzieren unzählige Daten – und eben diese Daten müssen korrekt zugeordnet werden, so dass die AI erkennen kann, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.

Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel. Deepen hat in Zusammenarbeit mit der Firma AVL aus Graz eine Technologie zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt. Erste Ergebnisse dieser Zusammenarbeit wurden im Rahmen der CES 2020 in Las Vegas präsentiert.

PoC mit AVL für die Zukunft des autonomen Fahrens

Beim von drei ehemaligen Google-Mitarbeitern gegründeten Startup Deepen.AI geht es um die zuvor erwähnte Herausforderung, autonomen Fahrsystemen zu einem besseren Verständnis ihrer Umwelt zu verhelfen. Um dies zu erreichen, braucht die KI etwas menschliche Hilfe, um effektiv darin trainiert zu werden, korrekte Schlussfolgerungen zu ziehen. Neben den 17 Vollzeit-Mitarbeitern beschäftigt Deepen.AI daher rund 250 Menschen in Indien, welche die von den Sensoren erfassten Daten bereinigen und die KI darin trainieren, Objekte zu erkennen: So markieren sie zum Beispiel, wenn die AI einen Seitenspiegel bei einem Auto übersehen oder Objekte falsch klassifiziert hat. „Diese Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat“, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: „Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.“

Eben dieser starke Fokus auf Datenintegrität ist auch Schwerpunkt des gemeinsam mit AVL entwickelten PoC. „Es ist für AVL wichtig, auf Pixel- und Point-Level korrekt annotierte Daten zu haben“, erläutert Thomas Schlömicher, Research Engineer ADAS bei AVL. Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette „Data Intelligence Pipeline“  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.

 „Safety Pool“ als nächster Schritt nach dem PoC

„Gemeinsam“ ist auch das Stichwort hinter dem Ziel, das die Partner nach dem erfolgreichen PoC gemeinsam verfolgen möchten. Eine große Herausforderung für die Branche ist, dass die verschiedenen Autohersteller derzeit unterschiedliche Wege gehen, wobei jeder seinen eigenen Ansatz verfolgt. „Die Branche braucht aber Standards“, sagt Musa: Das sei die Basis dafür, dass jeder in die Sicherheit der Systeme vertraut.

Daher hat “Safety Pool™, (www.safetypool.ai), ein Projekt unter der Leitung von Deepen und dem Weltwirtschaftsforum, das Ziel, quantifizierte Benchmarks und einheitliche Beschreibungen von Fahrsituationen zu definieren, die dann nicht nur als Standards für die Industrie, sondern auch als solides Rückgrat zur Ableitung von konsensbasierten Sicherheitsbewertungen und Rahmenregelungen dienen sollen. Dies wird die Gesellschaft einen bedeutenden Schritt näher zum Ziel bringen, von den revolutionären Fähigkeiten der automatisierten Fahrtechnologien zu profitieren.

AVL und Deepen AI im Video-Talk

==> zur Website des Startups

==> zur Website der AVL Creators Expedition

Redaktionstipps
Deine ungelesenen Artikel:
vor 14 Stunden

AI Act: EU einigt sich auf Regulierung für künstliche Intelligenz

Nach 36 Stunden intensiver Verhandlungen erzielten EU-Parlament, EU-Kommission und den Mitgliedsstaaten eine Einigung beim AI Act. Die technischen Details der ersten umfassenden Regulierung von künstlicher Intelligenz in der EU müssen aber noch geklärt werden.
/artikel/ai-act-beschluss
vor 14 Stunden

AI Act: EU einigt sich auf Regulierung für künstliche Intelligenz

Nach 36 Stunden intensiver Verhandlungen erzielten EU-Parlament, EU-Kommission und den Mitgliedsstaaten eine Einigung beim AI Act. Die technischen Details der ersten umfassenden Regulierung von künstlicher Intelligenz in der EU müssen aber noch geklärt werden.
/artikel/ai-act-beschluss
Fahnen der Europäischen Union
Fahnen der Europäischen Union | Foto: Adobe Stock

Sie haben sich ordentlich dahingezogen, die Verhandlungen zwischen EU-Parlament, EU-Kommission und den Mitgliedsstaaten. Der vermeintlich letzte Verhandlungstag begann am Mittwoch um 16 Uhr. Nach einer durchverhandelten Nacht wurden die Gespäche aber am frühen Donnerstagnachmittag unterbrochen. Am Freitag in der Früh ging es weiter – und nach einem weiteren Tag mit intensiven Verhandlungen kam man gegen Mitternach schließlich zu einer vorläufigen Einigung.

“Deal”, schrieb Digitalkommissar Thierry Breton um 23.37 Uhr auf der Plattform X (vormals Twitter) und postete dabei eine Grafik, die die EU als einzigen Kontinent mit KI-Regulierung auswies. Die Einigung sei “historisch”, schreib er in einer weiteren Nachricht. Der AI Act sei “viel mehr als ein Regelwerk – er ist eine Startrampe für EU-Startups und Forscher, um das globale KI-Rennen anzuführen.”

Die Verhandler:innen standen schon unter Zeitdruck: Denn im kommenden Jahr stehen Wahlen zum EU-Parlament an. Und ohne Einigung hätte sich ein Beschluss bis in die nächste Legislaturperiode des Parlaments verzögern.

Nun gibt es eine vorläufige politische Einigung, die die Eckpunkte absteckt. Viele technische Details müssen erst noch ausgearbeitet werden. “Es könnte Wochen dauern, um den Text zu konsolidieren”, erwartet der Journalist Luca Bertuzzi, der die Verhandlungen für das Portal Euractiv intensiv verfolgte. Wirksam werden soll der AI Act in rund zwei Jahren, bestimmte Teile der Regulierung sollen bereits früher schlagend werden.

“Foundation Models” wie GPT-4 nicht vom AI Act ausgenommen

Die konktete Ausgestaltung des AI Acts ist schon länger äußerst umstritten. Kontroverse Punkte gab es dabei einige. In den vergangenen Wochen war etwa der Umgang mit “Foundation Models” ein Streitpunkt. Dabei handelt es sich um KI-Modelle, die die Grundlage für andere Anwendungen liefern, wie etwa die GPT-Modelle von OpenAI. Die Sprachmodelle GPT-3.5 und GPT-4 sind die “Foundation Models” hinter ChatGPT.

Deutschland, Frankreich und Italien hatten hier vorgeschlagen, solche Basismodelle aus dem AI Act auszunehmen. Stattdessen sollte eine Selbstverpflichtung der Anbeiter umgesetzt werden. Das EU-Parlament war strikt dagegen – und setzte sich weitgehend durch. Bestimmte Transparenzvorschriften werden für alle KI-Modelle gelten. Große KI-Modelle, die als “systemische Risiken” aufweisen, bekommen zusätzliche Verpflichtungen.

Neue KI-Behörde in Kommission geplant

Für Open-Source-Modelle wiederum sind Ausnahmen vorgesehen: Werden sie nicht als Modelle mit systemtischen Risiko eingestuft, beschränken sich die verpflichtenden Angaben auf Informationen zu Trainingsdaten und Testverfahren.

Zur Regulierung dieser Basismodelle wird innerhalb der Europäischen Kommission eine KI-Behörde etabliert. Grundsätzlich werden KI-Modelle von den zuständigen Behörden auf Ebene der Mitgliedsstaaten überwacht. Diese stimmen sich dazu im Europäischen Ausschuss für künstliche Intelligenz ab.

Der AI Act ermöglicht Strafen von bis 6,5 Prozent des globalen Umsatzes eines Unternehmen oder bis zu 35 Mio. Euro – dies gilt für die schwersten Vorgehen bei verbotenen Anwendungsfällen. System- und Modellanbietern können Strafen von 3 Prozent des Umsatzes oder 15 Mio. Euro drohen, wenn sie ihren Verpflichungen nicht nachkommen. Strafen von 1,5 Prozent des Umsatzes oder 500.000 Euro können fällig werden, wenn falsche Informationen angegeben werden.

Biometrische Identifizierung von Personen nicht vollständig verboten

Intensiv diskutiert wurden auch bestimmte Anwendungsfälle von KI – etwa im Bereich biometrischer Anwendungen. Das EU-Parlament wollte biometrische Identifizierung von Personen im öffentlichen Raum völlig verbieten. Damit konnte es sich nicht durchsetzen. Die biometrische Identifizierung von Personen ist nach dem AI unter bestimmten Voraussetzungen zulässig – und zwar bei der gezielten Suche nach konkreten Personen, wenn es um die Gefahr eines Terroranschlags oder um andere schwere Straftaten geht.

Lange kontroverse Diskussionen über AI Act

Über die konkrete Ausgestaltung des AI Acts war inbesondere in den vegangenen Monaten kontrovers diskutiert worden – auch Startups befürchteten Nachteile. Im Oktober hatte beispielsweise das französische KI-Jungunternehmen Mistral AI gewarnt, dass der AI Act, so wie er geplant sei, den weiteren Betrieb des Startups verunmöglichen könnte (brutkasten berichtete). Der AI Act klassifiziert KI-Anwendungen in unterschiedliche Risikokategorieren – mit denen dann verschiedene Pflichten und Haftungen einhergehen.

Auch ein im Sommer an der Hochschule St. Gallen durchgeführter “Praxis-Stresstest” zum AI lieferte mehrere kritische Punkte (brutkasten berichtete). Bei der von Europarechts-Professor Thomas Burri durchgeführten Challenge wurden reale KI-Anwendungen von Unternehmen wie der Deutschen Telekom oder Mercedes Benz auf ihre Kompatibilität mit dem AI Act abgeklopft. “Mit dem AI Act sähen wir Unsicherheit bei genau den Leuten, auf die wir unsere Zukunft bauen wollen”, schlussfolgerte Burri damals.

Die EU beschäftigt sich seit über zwei Jahren mit einem Rahmenwerk für künstliche Intelligenz. Seither hat sich in dem Bereich allerdings auch einiges verändert – man denke nur an das Erscheinen von ChatGTP Ende November 2022, das die Fortschritte bei künstlicher Intelligenz ins Bewusstsein der Öffentlichkeit holte. “Die schnellen Entwicklungen im AI-Bereich haben die Aufgabe nicht leichter gemacht”, sagte der italienische EU-Parlamentarier Brando Benifel bei einem Pressebriefing zum AI Act im Juni, an dem brutkasten teilgenommen hatte.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

AI Summaries

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

AI Kontextualisierung

Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

Leider hat die AI für diese Frage in diesem Artikel keine Antwort …

Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

  • Sich einfach zurück zu lehnen, anstatt selbst am Steuer auf den Verkehr achtgeben zu müssen, ist die Vision des autonomen Fahrens. So soll das Reisen für die Insassen nicht nur angenehmer werden, sondern auch sicherer als eine Person am Lenkrad sein, da zum Beispiel die menschliche Fehlerquelle des Müdewerdens nicht mehr das Fahren des Fahrzeuges beeinflusst.
  • Zugleich muss die AI noch lernen, welche Daten für die Sicherheit relevant sind und welche nicht.
  • Hier kommt das US-amerikanische Startup Deepen.AI ins Spiel, welches in einer Kooperation mit der in Graz ansässigen AVL einen Prototyp zur besseren Erkennung und Segmentierung von Objektdaten im Straßenverkehr entwickelt hat.
  • “Die Datenanalysten bereinigen Zweifel, welche die AI in Bezug auf manche Objekte hat”, erläutert Mohammad Musa, Co-Founder und CEO von Deepen.AI: “Sie helfen bei der Klassifizierung und Kalibrierung.”
  • Im Idealfall soll im Rahmen der Kooperation eine komplette “Data Intelligence Pipeline”  entstehen, welche von AVLs zahlreichen B2B-Kunden genutzt wird, um deren Daten zu annotieren und so gemeinsam die Zukunft des autonomen Fahrens zu gestalten.
  • Im Rahmen des “Safety Pool Project” sollen gemeinsam mit dem World Economic Forum quantifizierte Benchmarks und einheitliche Objektklassen definiert werden, die dann als Standards für die Branche gelten.

Es gibt neue Nachrichten

Auch interessant