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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Foto: epilogy.photography

Während der ViennaUP wurde Wien einmal mehr zur internationalen Drehscheibe der Startup-Welt. Inmitten dieser Woche voller Begegnungen, Ideen und Innovationen setzte ein Event einen ganz besonderen Akzent: Im Wien Museum, mit weitem Blick über den Karlsplatz, kamen zahlreiche Founder, Investor:innen, Corporate-Partner und Wegbegleiter:innen zusammen, um ein Jubiläum zu feiern, das sinnbildlich für den internationalen Fokus des österreichischen Innovationsstandorts steht: 10 Jahre Global Incubator Network Austria (GIN).

Schon beim Eintreten wurde spürbar, was GIN über das vergangene Jahrzehnt ausgemacht hat – das Zusammenspiel aus österreichischen Wurzeln und globaler Reichweite. Gründer:innen aus Wien trafen auf asiatische Startups, die diese Woche in der Stadt zu Gast waren, um in Europa Fuß zu fassen.

Foto: epilogy.photography

Eine von ihnen war Nga Chi Lydia Yip, Co-Founderin und CSO von Elleon Biotech aus Hongkong. Ihr Startup hat ein Reagenz entwickelt, mit dem sich markierte Zellen – etwa Krebs- oder virusinfizierte Zellen – mit bloßem Auge oder per Smartphone sichtbar machen lassen, ganz ohne teure Mikroskope oder geschultes Personal. „Ich habe in den letzten Tagen mehr wertvolle Leads getroffen als in zwei Jahren in Hongkong“, erzählte sie. Über das GIN-Programm war sie auf der Suche nach einem strategischen Partner für die Antikörper-Produktion – und wurde bei einem der Networking-Momente tatsächlich fündig. „Ich liebe den Vibe hier. Die Leute sind wirklich da, um einander zu helfen.“

Genau diese Atmosphäre baut GIN seit 2016 systematisch auf: Verbindungen, die weit über ein einzelnes Programm oder eine Delegationsreise hinausreichen.

Ein Jahrzehnt Brückenbauen zwischen Österreich und Asien

Seit seiner Gründung 2016 verfolgt GIN ein klares Ziel: innovative Startups beim internationalen Wachstum zu unterstützen und gleichzeitig Österreich als zentralen Innovationsstandort zu stärken. Unter dem Leitgedanken „Connecting the Circles of Growth“ hat sich daraus ein Netzwerk entwickelt, das weit über klassische Förderprogramme hinausgeht.

Die Bilanz nach zehn Jahren spricht für sich: 756 unterstützte Startups, 71 internationale Programm-Batches, 7 zentrale Partnerregionen und über 30 internationale Innovationspartner. Im Zentrum stehen die beiden Programme GO ASIA und GO AUSTRIA, die den Austausch in beide Richtungen ermöglichen – ein zweiseitiger Ansatz, der GIN zu einer einzigartigen Brückenbauerin macht. Geschichten wie jene von Elleon Biotech zeigen, was das konkret bedeutet.

Foto: epilogy.photography

Zur Beginn reflektierten Henrietta Egerth (Geschäftsführerin FFG) und Bernhard Sagmeister (Geschäftsführer aws) über die Vision hinter GIN, die gemeinsame Steuerung der beiden Programme und den Blick nach vorne. „Zehn Jahre Global Incubator Network Austria bedeuten zehn Jahre messbaren Impact für das österreichische Startup-Ökosystem und weit darüber hinaus“, betont Henrietta Egerth. „Allein am aktuellen GIN-Programm nehmen 56 Startups aus sieben asiatischen Zielregionen teil – mehr als jemals zuvor.“

Panel: Local Roots, Global Reach

Unter dem Titel „Local Roots, Global Reach: The New Rules of Internationalization“ diskutierte ein hochkarätig besetztes Panel die veränderten Spielregeln internationaler Expansion. Marcus Berger (CEO, Aviloo), Ayashi Das Majumder (Co-Founderin & COO, Sensegrass), Markus Lang (General Partner, Speedinvest) und Andreas Mühlberger (Infineon Technologies Austria) brachten vier sehr unterschiedliche Perspektiven zusammen. Die zentrale Botschaft: Für einen kleinen Exportmarkt wie Österreich ist Internationalisierung essenziell – gleichzeitig aber komplexer geworden, und sie gelingt nur durch starke Partnerschaften und langfristige Begleitung.

Foto: epilogy.photography

Workshop: Impulse für die nächsten zehn Jahre

Im interaktiven Workshop-Teil, moderiert von Viktoria Ilger (Venture Clienting Austria), wurden die Gäste selbst zu Mitgestaltenden. An mehreren Tischen diskutierten sie in kleinen Runden über die zentralen Fragen rund um Internationalisierung. Begleitet wurde der Nachmittag von einem Live-Graphic-Recording-Team, das die wichtigsten Gedanken und Erkenntnisse in Echtzeit visuell festhielt – ein wachsendes Bild, das ebenso entstand wie die Insights selbst und am Ende eindrucksvoll präsentiert wurde.

Foto: epilogy.photography

Blick nach vorne: Indien als nächster Meilenstein

Mit der geplanten Erweiterung von GIN GO ASIA nach Indien ab 2027 wurde ein klares Signal für die nächste Phase gesetzt. Bereits heute holt das aktuelle GO AUSTRIA Programm sieben indische Deep-Tech-Startups nach Österreich. Indien zählt mittlerweile über 130 Startup-Unicorns und entwickelt sich mit enormer Dynamik zu einem der wichtigsten Technologie- und Wachstumsmärkte der Welt. Mit der India-Austria Startup Bridge wurde bereits vor zwei Jahren ein erstes Instrument geschaffen, um indische Startups nach Österreich zu holen – ab 2027 öffnen sich die Türen gezielt auch für österreichische Startups in diesen Zukunftsmarkt. So festigt GIN Österreichs Rolle als europäisches Gateway für Innovation, Technologie und internationale Zusammenarbeit.

Foto: epilogy.photography

Eine Community feiert

Zum Abschluss wurde sichtbar, was GIN über die Zahlen hinaus ausmacht: eine globale Community aus Foundern, Partner:innen, Mentor:innen und Freund:innen. In einem Happy-Birthday-Video schickten Wegbegleiter*innen aus aller Welt ihre Glückwünsche. Das GIN-Team kam auf die Bühne, die Gläser wurden erhoben – und der Nachmittag mündete in eine Feier, die anschließend bei GIN & Friends am Karlsplatz ihre Fortsetzung fand. Für Lydia Yip stand da nur noch ein letztes Meeting an, bevor auch sie dazustieß: „Ich hätte nie erwartet, dass eine Geschäftsreise so viel Freude macht.“


Das Global Incubator Network Austria (GIN) ist eine Initiative der österreichischen Bundesregierung und wird von der Austria Wirtschaftsservice (aws) und der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) umgesetzt. Ziel ist es, Start-ups, Investor:innen und Innovationspartner:innen international zu vernetzen und den Innovationsstandort Österreich nachhaltig zu stärken. Der Artikel wurde in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) umgesetzt.

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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 …

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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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