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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„KI wird sich verlieben können, aber keine Medikamente entwickeln“

Der gebürtige Österreicher Christoph Lengauer ist Mitgründer der US-Venture-Capital-Gesellschaft Curie.Bio, die über 1 Mrd. Dollar und über 30 Unternehmensbeteiligungen verwaltet. In einer Keynote in Wien gab er kürzlich Einblicke in die aktuelle Lage der Biotech-Branche und widmete sich der Frage, was Künstliche Intelligenz in der Medikamentenentwicklung leisten kann.
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Christoph Lengauer bei seiner Keynote
Christoph Lengauer bei seiner Keynote | Foto: BIOTECH AUSTRIA / Alexander Felten

Wie steht es um die Biotech-Branche, warum ist die Kapitalbeschaffung derzeit so schwierig, und welche Rolle kann Künstliche Intelligenz (KI) bei der Entdeckung von Medikamenten spielen? Genau diesen Fragen widmete sich der Biotech-Unternehmer und Investor Christoph Lengauer in einer Keynote des von Biotech Austria in der Säulenhalle der Wiener Börse veranstalteten vierten “Biotech Circle Austria”.

Lengauer gilt als „Drug Hunter“: Er forschte als Associate Professor  am renommierten Vogelstein-Labor der Johns Hopkins University, wo er mehrere „Cancer Driver“-Gene mitidentifizierte, die heute wichtige Angriffspunkte für Krebstherapien bilden. Anschließend leitete er Wirkstoffforschungsabteilungen bei Sanofi und Novartis, bevor er selbst Biotech-Unternehmen wie Blueprint Medicines, Thrive, Celsius Therapeutics und MOMA Therapeutics mitgründete. 

2022 war er dann Co-Founder von Curie.Bio – einer Venture-Capital-Gesellschaft, die in therapeutikorientierte Startups investiert und insgesamt über 1 Mrd. US-Dollar an Investorengeldern eingesammelt hat. Aktuell umfasst das Portfolio von Curie.Bio über 30 Unternehmensbeteiligungen.

„Diese Zeiten sind nicht leicht“ – die Lage der Branche

Christoph Lengauer bei seiner Keynote
Christoph Lengauer | Foto: BIOTECH AUSTRIA / Alexander Felten

In seiner Keynote sprach Lengauer von einer “hässlichen Zeit”, die die Biotech-Branche aktuell erlebe. Zahlreiche börsennotierte Biotech-Firmen verfügen zwar noch über hohe Barreserven, würden jedoch am Aktienmarkt unter ihrem Kassenbestand bewertet. Nach den Hochphasen der Jahre 2020 und 2021 – mit jeweils über 70 Biotech-IPOs allein in den USA – ist das Zeitfenster für Börsengänge praktisch geschlossen. Für Investoren bedeutet das: keine Exits, große Zurückhaltung bei Neuinvestitionen und schwierige Finanzierungsrunden für die Branche.

Zusätzlich spiegele sich die Krise an konkreten Beispielen wie Moderna: Dieser ehemals gefeierte „Star“ notiert rund 90 Prozent unter dem historischen Höchstkurs. Andere Hoffnungsträger wie Ginkgo oder Editas stehen sogar bei Kursverlusten von weit über 90 %. Zusammenfassend urteilt Lengauer: „Das ist brutal für die Branche und schreckt Investoren natürlich ab.“

Die Unwägbarkeiten der Wirkstoffforschung

Dass Biotech kein simples Investitionsfeld ist, liegt in der Natur der Sache. Laut Lengauer ist Wirkstoffentwicklung „einen Schritt entfernt von unmöglich“. Von 100 Projekten in der präklinischen Forschung schafft es im Durchschnitt nur eines in die klinische Phase. Und selbst dann erreichen nur etwa 1–2 dieser Kandidaten am Ende die Marktzulassung.

Dieser enormen Risikolage steht ein hoher Kapitalbedarf gegenüber. Ein einzelner Entwicklungskandidat kostet Unternehmen rund 80 Millionen US-Dollar bis zur Phase , in der er überhaupt erst im Menschen getestet werden kann. Währenddessen sind Me-too-Entwicklungen in Ländern wie China laut Lengauer erheblich günstiger zu realisieren. „Wir sind hier oft zehnmal teurer – das macht uns unheimlich zu schaffen“, betont er.

Investoren und das Dilemma der Rendite

Trotz einer langanhaltend starken Innovationskraft sind Biotech-Investitionen aus rein finanzieller Perspektive schwierig. Lengauer rechnete vor, dass selbst bei sehr optimistischen Erfolgsquoten die Renditeerwartungen gerade einmal auf ein ausgeglichenes Niveau kommen. Für Investorinnen und Investoren, die in kurzer Zeit Gewinne maximieren wollen, ist das Feld somit weniger attraktiv. 

Dennoch gebe es gute Gründe für ein Engagement: Innovationen, die das Leben von Patientinnen und Patienten konkret verbessern.

Fixkosten runter, Erfolgschancen steigern

Christoph Lengauer in der Säulenhalle der Wiener Börse
Christoph Lengauer in der Säulenhalle der Wiener Börse | Foto: BIOTECH AUSTRIA / Alexander Felten

Um überhaupt eine Chance zu haben, empfiehlt Lengauer eine drastische Senkung der Fixkosten. Größere Biotech-Startups, die bereits nach einem Jahr ein volles Leitungsteam inklusive Personalchef und Rechtsabteilung vorhalten, bezeichnet er als „rezeptpflichtig fürs Scheitern“. 

Stattdessen plädiert er für maximale Flexibilität: Vieles könne heute über externe Dienstleister abgebildet werden, sodass Unternehmen im Zweifel rasch das Budget umschichten können. So sinkt das finanzielle Risiko gerade in der sensiblen Frühphase, in der Investorengelder teuer und knapp sind. 

KI als Schlüssel zur Effizienz – aber mit Grenzen

Der fünfte und letzte Schwerpunkt der Keynote lag auf der Künstlichen Intelligenz. Lengauer wies zunächst auf den historischen Ursprung des Begriffs hin – eine Maschine, die menschliche Intelligenz imitiert–, und beleuchtete, die in der Wirkstoffentwicklung gängige, Ausrichtung auf Machine Learning. Entscheidend sei die Qualität und Tiefe der verfügbaren Daten. „Ohne ausreichendes Trainingsmaterial kann die beste KI nur mittelmäßige Ergebnisse liefern“, so Lengauer.

Als Paradebeispiel führte er das von dem Google-Tochterunternehmen DeepMind entwickelte KI-System AlphaFold an, das mithilfe riesiger öffentlich verfügbarer Datenmengen Proteinstrukturen erstaunlich präzise vorhersagen kann. Dieser Durchbruch in der Strukturbiologie habe die Forschung und frühe Phase der Medikamentenentwicklung immens beschleunigt und demokratisiert, denn AlphaFold-Daten sind für jede und jeden zugänglich. Dennoch komme es auf die richtige Interpretation an: Proteine bewegen sich in der Realität, und für solch komplexe dynamische Prozesse müssten Modelle erst noch reifen.

De-novo-Wirkstoffforschung durch KI – also vollkommen neue Moleküle, die der Mensch so nie entworfen hat – bleibe bislang ein Versprechen, das noch nicht in Form echter zugelassener Arzneimittel eingelöst wurde. KI könne zwar in Sekundenschnelle potenziell vielversprechende Moleküle generieren, doch zahlreiche Faktoren wie Toxizität, Löslichkeit und Wirksamkeit im Körper erforderten weiterhin ein enormes Maß an empirischem Wissen und experimenteller Bestätigung.

„Glaube nicht, dass KI in der Lage sein wird, ein Medikament zu entwickeln“

Christoph Lengauer in der Säulenhalle der Wiener Börse
Christoph Lengauer in der Säulenhalle der Wiener Börse | Foto: BIOTECH AUSTRIA / Alexander Felten

Was die Entwicklung von Medikamenten angeht, bleibt Lengauer daher zurückhaltend: “Ich glaube, dass KI weinen können wird, dass sie sich verlieben können wird. Ich glaube nicht, dass sie in der Lage sein wird, ein Medikament zu entwickeln.” Denn Medikamentenentwicklung sei “ein Wunder”.

Im Gespräch mit brutkasten führte Lengauer den Gedanken aus: Medikamentenentwicklung habe „eine enorme Komplexität”. Es sei vorstellbar, dass KI physiologische Prozesse reproduzieren könne, aber die Frage dabei sei immer, in welcher Größenordnung sich das zu lösende Problem bewege. Medikamentenentwicklung liege “am extremen Spektrum dieser Komplexität”. 

Gleichzeitig stehe es aber außer Frage, dass Künstliche Intelligenz bestimmte Schritte in der Wirkstoffentwicklung beschleunigen und verbessern werde. “Aber der schwierige Teil ist das De-novo-Design – man kann es auch ‘Ideation’ nennen, dieser geniale Aha-Moment”, erläutert Lengauer. “Und da hat KI im Bereich der Medikamentenentwicklung bislang noch nicht viel erreicht.” Sie ist zwar sehr hilfreich für viele Teilschritte, aber eben nicht in diesem kreativen Erfindungsprozess.

Nase für Wert: Erfolgsfaktor Mensch bleibt

Christoph Lengauer und Biotech-Austria-Präsient Peter Llewellyn-Davies
Christoph Lengauer und Biotech-Austria-Präsient Peter Llewellyn-Davies | Foto: BIOTECH AUSTRIA / Alexander Felten

Somit bleibt der Mensch der entscheidende Faktor. In seiner Keynote zog Lengauer eine Analogie zum Fußball: „Lewandowski steht immer an der richtigen Stelle – wie Messi früher. Warum?“ Sein Fazit: Ein gewisses Bauchgefühl, Erfahrung und Intuition bleiben trotz aller Daten und Algorithmen entscheidend. So wie ein exzellenter Stürmer antizipiert, wo der Ball landen wird, so brauchen Biotech-Projekte Führungspersonen mit einem „Riecher für Wert“.

Gerade junge Talente sollten laut Lengauer die Nähe zu solchen erfahrenen Akteuren suchen. Dann erst seien sie in der Lage, langfristig selbst zu jenen Menschen zu werden, die die Branche prägen und große Erfolge feiern.

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Christoph Lengauer bei seiner Keynote
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Wie steht es um die Biotech-Branche, warum ist die Kapitalbeschaffung derzeit so schwierig, und welche Rolle kann Künstliche Intelligenz (KI) bei der Entdeckung von Medikamenten spielen? Genau diesen Fragen widmete sich der Biotech-Unternehmer und Investor Christoph Lengauer in einer Keynote des von Biotech Austria in der Säulenhalle der Wiener Börse veranstalteten vierten “Biotech Circle Austria”.

Lengauer gilt als „Drug Hunter“: Er forschte als Associate Professor  am renommierten Vogelstein-Labor der Johns Hopkins University, wo er mehrere „Cancer Driver“-Gene mitidentifizierte, die heute wichtige Angriffspunkte für Krebstherapien bilden. Anschließend leitete er Wirkstoffforschungsabteilungen bei Sanofi und Novartis, bevor er selbst Biotech-Unternehmen wie Blueprint Medicines, Thrive, Celsius Therapeutics und MOMA Therapeutics mitgründete. 

2022 war er dann Co-Founder von Curie.Bio – einer Venture-Capital-Gesellschaft, die in therapeutikorientierte Startups investiert und insgesamt über 1 Mrd. US-Dollar an Investorengeldern eingesammelt hat. Aktuell umfasst das Portfolio von Curie.Bio über 30 Unternehmensbeteiligungen.

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