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: OTS Amt der Oö. Landesregierung

Das Land Oberösterreich holt einen prominenten Player aus dem Silicon Valley dauerhaft nach Linz: Am Campus der Johannes Kepler Universität (JKU) entsteht das erste „Center of Excellence for Physical and Industrial AI“ von Plug and Play innerhalb der Europäischen Union. Das gaben Landeshauptmann Thomas Stelzer und Vertreter der beteiligten Unternehmen am Donnerstag bei einer Pressekonferenz im Landhaus Linz bekannt.

Plug and Play wurde 2006 im Silicon Valley gegründet und betreibt ein internationales Netzwerk für Innovation und Startup-Kooperationen. Nach eigenen Angaben zählt das Unternehmen zu den aktivsten Early-Stage-Venture-Capital-Investoren der Welt, mit mehr als 65 Standorten auf fünf Kontinenten, über 550 Unternehmenspartnern, rund 250 Startup-Investments pro Jahr und mehr als 2.500 Unternehmen im Portfolio, darunter über 35 Unicorns.

Neu ist Plug and Play in Österreich dabei nicht: Seit 2019 kooperiert das Netzwerk mit dem Flughafen Wien, 2021 eröffnete es dort sein österreichisches Headquarter (brutkasten berichtete). In den ersten fünf Jahren dieser Partnerschaft wurden mehr als 700 Startups gemeinsam gescreent, rund zwei Dutzend Projekte in Bereichen wie Robotics, Predictive Maintenance und KI entstanden daraus. Geleitet wird Plug and Play Austria von Managing Director Nik Munaretto. Mit dem Exzellenzzentrum in Linz kommt nun ein dauerhafter Standort mit industriellem Fokus hinzu.

Fünf Industrie-Schwergewichte als Anchor-Partner

Mit Keba, Primetals Technologies, Swietelsky, TGW Logistics und voestalpine beteiligen sich fünf oberösterreichische Industrieunternehmen als künftige Anchor-Partner an der Gründungsrunde. Als Gründungspartner erhalten sie besondere Mitgestaltungsmöglichkeiten und können industrielle Aufgabenstellungen und technologische Schwerpunkte in das Programm einbringen. Im Mittelpunkt stehen konkrete KI-Anwendungen in Produktion, Anlagenbau, Logistik, Engineering und Bauwirtschaft.

Das Prinzip dahinter ist der Open-Innovation-Ansatz von Plug and Play: Etablierte Unternehmen bringen konkrete technologische Herausforderungen ein, Plug and Play identifiziert über sein internationales Netzwerk passende Startups und Technologien und bringt beide Seiten für Pilotprojekte und Kooperationen zusammen.

„Oberösterreich wartet nicht darauf, was die Zukunft bringt: Wir gestalten sie. Mit Plug and Play holen wir eines der weltweit führenden Innovationsnetzwerke nach Linz und machen Oberösterreich zum europäischen Pionier bei ‚Physical and Industrial AI‘“, sagt Landeshauptmann Thomas Stelzer. Neue Technologien sollten „nicht irgendwo Wertschöpfung und Arbeitsplätze schaffen, sondern bei uns in Oberösterreich“.

Knogler: „Bei KI entscheidet nicht allein, wer die besten Ideen hat“

Keba-CEO Christoph Knogler, zugleich Vorsitzender der KI-Taskforce der Industriellenvereinigung, sieht in dem Zentrum einen Hebel für die Umsetzungsgeschwindigkeit: „Bei Künstlicher Intelligenz entscheidet nicht allein, wer die besten Ideen hat, sondern wer sie rasch in die industrielle Anwendung bringt.“ Das Exzellenzzentrum schaffe einen direkten Zugang zu internationalen Startups und Technologien. „Damit haben wir die Chance, die weltbesten und innovativsten KI-Lösungen nach Oberösterreich zu holen und gemeinsam mit unseren Unternehmen in konkrete Wertschöpfung zu übersetzen.“

Im großen Cover-Interview der aktuellen brutkasten-Printausgabe hatte Knogler zuletzt dargelegt, warum er die Chance Europas nicht im LLM-Rennen sieht, sondern in industrieller KI: Produktionswissen und Maschinendaten als europäische Souveränitätschance.

Auch die übrigen Partner ordnen die Initiative in ihre Strategien ein: Primetals-CFO Michael Kienberger will „modernste KI-Ansätze noch schneller in unsere Systeme“ integrieren, Swietelsky-CFO Harald Gindl kündigt an, „Physical AI und Robotik im Baubetrieb in Oberösterreich gezielt erproben“ zu wollen. TGW-CTO Christoph Wolkerstorfer spricht mit Blick auf autonom agierende Systeme von einem „echten Game Changer“ für die Intralogistik. voestalpine-CFO Gerald Mayer verweist darauf, dass sich der Konzern über die Partnerschaft „den Austausch mit führenden Forschungseinrichtungen und den Zugang zu globalen Startups“ sichere.

tech2b als Schnittstelle, keine Parallelstruktur

Die Abwicklung für das Land Oberösterreich übernimmt der Inkubator tech2b. Damit soll keine neue Parallelstruktur entstehen, sondern das internationale Netzwerk von Plug and Play mit dem bestehenden oberösterreichischen Innovationsökosystem verbunden werden. Über die fünf Anchor-Partner hinaus sollen auch weitere tech2b-Mitgliedsunternehmen Zugang zum Netzwerk erhalten.

„Oberösterreich vereint genau das, wonach wir als globales Innovationsnetzwerk und Venture Capital Investor aus dem Silicon Valley suchen: eine unglaublich starke industrielle Basis, exzellente Forschung, ambitionierte Startup-Gründer und Unternehmen, die neue Technologien in die Anwendung bringen wollen“, sagt Nik Munaretto, Managing Director von Plug and Play Austria.

Umsetzungsschritt der KI-Exzellenzstrategie

Das Zentrum ist ein konkreter Umsetzungsschritt der von Landeshauptmann Stelzer initiierten KI-Exzellenzstrategie für den Industriestandort Oberösterreich. Deren Mitautor Teodoro Cocca sieht die „eigentliche Pionierleistung“ darin, „dass das Land nicht bei Strategiepapieren stehen bleibt, sondern eine Struktur schafft, die weltweit nach den besten Lösungen sucht und sie systematisch in die oberösterreichische Industrie bringt“. Mitautor Meinhard Lukas ergänzt: „Aus Wissen werden Anwendungen, aus Kontakten konkrete Kooperationen und aus technologischen Chancen neue Wertschöpfung.“

Dass der Standort Substanz mitbringt, untermauert die Aussendung mit Beispielen: Die JKU bietet ein englischsprachiges Bachelor- und Masterstudium Artificial Intelligence. Das 2024 gegründete JKU-Spin-off Emmi AI holte sich 2025 eine Seed-Finanzierung über 15 Millionen Euro und wurde im Mai 2026 vom französischen KI-Unternehmen Mistral AI übernommen (brutkasten berichtete). Und das oberösterreichische Technologieunternehmen Tractive hat sich mit GPS- und Gesundheitstrackern für Haustiere zu einem international tätigen Anbieter entwickelt, dessen Produkte laut Aussendung in mehr als 175 Ländern funktionieren.

Wie Oberösterreich als Industrie- und Innovationsstandort insgesamt aufgestellt ist, beleuchtet brutkasten im großen Standort-Check der aktuellen Printausgabe: von der Tabakfabrik über die JKU bis zu den Exits von Emmi AI und Tractive.

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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

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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 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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