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.
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AVL trainiert die AI mit Deepen AI
(c) Adobe Stock / Monopoly919
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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

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Stefan Embacher | (c) Foreus

Als Stefan Embacher Foreus im Jahr 2021 gründete, hatte er die heutige Ausrichtung bereits im Kopf. „Ich mach eine Firma, Private Intelligence. Das war meine Idee“, erzählt der Gründer im brutkasten-Interview beim Business Angel Summit in Kitzbühel. Weil das Krypto-Thema damals brannte und er über einen Kontakt in den USA auf ein Feld stieß, das es in Europa praktisch noch nicht gab, startete Foreus zunächst hochfokussiert mit Krypto-Forensik. Erste Zielgruppe waren spezialisierte Rechtsanwälte, dann kamen Banken dazu, etwa mit Mittelherkunftsnachweisen für ein Institut in Liechtenstein.

Der Fokus zahlte sich aus: Schritt für Schritt erweiterte das Team sein Feld um genau jene Themen, die durch die geopolitische Lage massiv an Relevanz gewonnen haben, von Sanktionsprüfungen im Russland-Kontext über Background-Checks bei M&A-Transaktionen bis zur Dual-Use-Exportkontrolle. Wenn etwa ein österreichischer Sensorhersteller an einen Abnehmer in der Türkei liefern will, prüft Foreus die Firmenstruktur des Käufers bis in die dritte, vierte und fünfte Ebene: Wer steht dahinter? Gibt es direkte oder indirekte Verbindungen zu sanktionierten Personen? Für exportierende Unternehmen ist das ohne spezialisierte Unterstützung kaum zu leisten.

HIDX: 60 Produkte auf einer Plattform

Heute steht Foreus auf zwei Standbeinen: Intelligence as a Service, also Dienstleistungen durch das eigene Expertenteam, und Software as a Service. Kern des Software-Geschäfts ist die selbst entwickelte Plattform HIDX (gesprochen „Hidex“, kurz für Hybrid Intelligence Detector). Rund 60 Produkte bündelt Foreus darin, von UBO-Checks über Sanktions- und AML-Prüfungen bis zur Krypto-Forensik. „Es gibt Hunderte von Softwareplattformen. Was wir anders machen: Wir haben rund 60 verschiedene Produkte in einer Plattform“, sagt Embacher.

Integriert ist auch ein Large Language Model, das bewusst in einer geschlossenen, sicheren Umgebung läuft und etwa Firmenbuchauszüge prüfen kann. Die Usability habe man an Social-Media-Logik orientiert, damit auch Nicht-Techniker:innen das Tool bedienen können. Abgerechnet wird pro User und Jahr, dazu kommen nutzungsbasierte Kosten. Ausbaustufen gibt es für Rechtsanwaltskanzleien, Banken und Regierungskunden.

Zum Einsatz kommt das vor allem bei „Härtefällen“, wie Embacher sagt: bei Geschäftspartnern in Afrika, Südostasien, Zentralasien oder Südamerika, wo selbst erfahrene Compliance-Verantwortliche mit den lokalen Jurisdiktionen kaum vertraut sind. Rund 400 Anwaltskanzleien weltweit zählt Foreus nach eigenen Angaben zu seinen Kunden, mit Schwerpunkt in der DACH-Region. Der größte Treiber seien globale Kanzleien mit Niederlassungen in zehn bis 15 Ländern.

4,5 Millionen Euro ARR, 25 Prozent Wachstum, frisches Kapital

Die Zahlen bestätigen die Strategie: Der ARR (Annual Recurring Revenue) liegt aktuell bei 4,5 Millionen Euro, heuer wächst Foreus um 25 Prozent, und das bei einem Team von etwas mehr als 30 Mitarbeiter:innen. Genau darin sieht Embacher die Stärke des Modells: „Wir wollen mit einem kleinen Team von 50 bis 60 Mitarbeitern wirklich einen Einfluss in diesem Markt in Europa haben.“ Die Vision ist klar formuliert: Foreus soll in Europa zum führenden Anbieter im Private-Intelligence-Bereich werden.

Rückenwind dafür gibt es auch auf der Kapitalseite: Vor rund drei Monaten kam es zu einem Investment im Umfeld der Wiener WBYD Management GmbH. „Da haben wir jetzt ein größeres Investment gehabt, im siebenstelligen Bereich“, so der Gründer.

Das frische Kapital fließt vor allem in den nächsten Wachstumsschritt: Im September relauncht Foreus seinen Government-Bereich mit neuen Anwendungen in der Software. Ziel sind Fünf- bis Sechs-Jahres-Verträge mit Regierungskunden, die für planbare, stabile Erlöse sorgen sollen. Im Fokus stehen kleinere Staaten, etwa am Balkan oder Länder in der Größenordnung Österreichs und Ungarns. International wird die Software nach Embachers Angaben bereits von Nachrichtendiensten genutzt. Das Corporate-Geschäft mit Banken laufe parallel weiter gut, monatlich kommen Neukunden dazu.

Vom Bundesheer über Palantir zur eigenen Firma

Seine Expertise bringt Embacher aus einer ungewöhnlichen Laufbahn mit: acht Jahre beim Österreichischen Bundesheer in einer K-Einheit für internationale Operationen, danach knapp vier Jahre im Sicherheitsbereich des US-Datenanalysekonzerns Palantir. „Da habe ich eigentlich meine ganze Experience her“, sagt er. Mit einer kolportierten Darstellung räumt er dabei auf: Dass er beim Bundesheer Ausbilder für Scharfschützen gewesen sei, wie mehrfach publiziert wurde, stimme nicht. „So ist es publiziert worden, aber das habe ich nie gesagt.“

Dass ein militärischer Hintergrund in Österreich lange eher skeptisch beäugt wurde, hat Embacher selbst erlebt: „Vor sechs, sieben Jahren war es schwierig für mich, dass ich mich hinsetze und sage: Ich war beim Militär. Das ist jetzt schon anders.“ Die Zeitenwende habe auch hier ein Umdenken gebracht.

Klare Worte zur parlamentarischen Anfrage

Offen spricht Embacher auch über die parlamentarische Anfrage der Grünen vom August 2025, die private Sicherheits- und Intelligence-Firmen und darin auch ihn namentlich behandelt. Er macht kein Geheimnis daraus, dass ihn die Anfrage stört, und stellt die zentralen Punkte klar: Ja, er habe nach wie vor Kontakte zu Palantir und ins Bundesheer, das liege bei seiner Biografie auf der Hand. Nur folge daraus nichts: „Ich habe noch keinen Cent mit dem Bundesheer verdient. Und selbst wenn da einmal etwas käme, gibt es immer noch das Ausschreibungsgesetz.“ Strafrechtlich habe es nie ein Verfahren gegeben.

„Der Westen ist Amerika und Europa“

Beim Business Angel Summit moderierte Embacher auch ein Panel zur europäischen Souveränität, ein Thema, bei dem er eine differenzierte Position vertritt. Eine Abschottung Europas hält er für den falschen Weg: „Ich denke, der Westen ist Amerika und Europa.“ Zugleich müsse Europa eigene Infrastruktur aufbauen und bei der militärischen Landesverteidigung europäisch statt nur nationalstaatlich denken. Was ihm in der öffentlichen Debatte fehle, sei die diplomatische Perspektive neben der militärischen: „Überall sitzen die Experten vom Militär. Aber die Soft Power in dem Kontext, die fehlt mir komplett.“

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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 …

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  • 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.
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  • 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.

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  • 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.
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  • „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.
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Autonome Fahrzeuge: AVL optimiert die Erkennung von Objekten in AI

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