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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Mario Derntl, Ausbildungsexperte und CEO Talents&Company © Athenas

Es war ein seltener Moment der Unverblümtheit, als mich Lukas Zitz, der stellvertretende österreichische Wirtschaftsdelegierte in New York, vor einigen Monaten kontaktierte: „Mario, we have to talk.“ Seine Botschaft aus dem Epizentrum der globalen Wirtschaft: In den USA geht gerade richtig die Post ab, und zwar bei einem Thema, das man dort bis vor kurzem kaum buchstabieren konnte: Apprenticeships. Der klassischen, praxisnahen Berufsausbildung nach europäischem Vorbild.

Während wir in Österreich und Europa seit Jahrzehnten ein Narrativ pflegen, das möglichst jeden Jugendlichen in die Hörsäle der Universitäten treibt, vollzieht die größte Wirtschaftsmacht der Welt eine radikale Kehrtwende. Im April 2025 unterzeichnete US-Präsident Trump eine weitreichende Executive Order mit dem vielsagenden Titel „Preparing Americans for High-Paying Skilled Trade Jobs of the Future“. Das Ziel ist brutal ambitioniert: Die Zahl der registrierten Lehrlinge soll auf eine Million hochgeschraubt werden. Angetrieben von einer Reindustrialisierungsstrategie, die Fabriken aus Asien zurückholt, und getragen von den größten Playern der Tech- und Finanzwelt. Weniger „College for All“, heißt das neue Motto in Washington.

Der Irrtum der akademischen Elite

Wir haben uns in Europa schlichtweg kaputt studiert. Wir haben Generationen eingeredet, dass Wohlstand und gesellschaftlicher Status nur über einen akademischen Titel führen. Das Ergebnis? Ein dramatischer Überschuss an Absolventen in Fächern, die der Markt in dieser Dichte schlicht nicht braucht, während uns an allen Ecken und Enden die Praktiker fehlen.

Die Quittung liefert der heimische Arbeitsmarkt unmissverständlich. Auswertungen der Agenda Austria auf Basis von AMS-Daten zeigen: Die Arbeitslosigkeit unter Akademikern steigt zuletzt deutlich an, während Menschen mit einer klassischen Lehrausbildung zu den krisenfestesten Gruppen auf dem Arbeitsmarkt zählen. Mehr noch: Das alte Vorurteil, dass sich nur ein Studium finanziell lohnt, gerät zunehmend ins Wanken. In Deutschland etwa verdienen Beschäftigte mit Meister-, Techniker- oder Fachschulabschluss laut Statistischem Bundesamt (Verdiensterhebung, April 2025) im Schnitt 5.405 Euro brutto im Monat und damit mehr als Bachelor-Absolventen mit 5.289 Euro.

Gleichzeitig offenbart eine großangelegte Unternehmensbefragung des Instituts für Bildungsforschung der Wirtschaft (ibw) aus dem Jahr 2023 das ganze Dilemma unserer Wirtschaft: Satte 60,9 Prozent aller Betriebe klagen über massive Schwierigkeiten, Stellen mit Lehrabschluss zu besetzen. Universitätsabsolventen werden dagegen nur noch von mageren 8,1 Prozent der Unternehmen dringend gesucht. Wir bilden am Bedarf vorbei. Dabei ist die Lehre die beste Medizin gegen soziale Krisen: Daten des ibw („Lehrlingsausbildung im Überblick“, 2023) belegen, dass jene Bundesländer mit einer hohen Lehranfängerquote wie Oberösterreich, Salzburg oder Tirol die niedrigste Jugendarbeitslosigkeit aufweisen, während das akademisierte Wien mit fast 12 Prozent Jugendarbeitslosigkeit das Schlusslicht bildet.

Die USA bauen die „neue Elite“ mit unserem Modell

Ein Blick nach Übersee zeigt, wie blind Europa für die eigenen Stärken geworden ist. Bei einer Delegationsreise von Advantage Austria durch Chicago und Atlanta konnte ich mit österreichischen Vorzeigebetrieben wie Palfinger, KNAPP, Inteco oder STIWA sprechen, die vor Ort produzieren. Sie alle stehen vor derselben Herkulesaufgabe: Workforce Development.

Doch die Dynamik in den USA hat sich komplett verändert. Für den aktuellen KI-Boom, für den Bau und Betrieb gigantischer Rechenzentren und hochautomatisierter Logistikzentren braucht es keine Menschen, die auf niedrigstem Niveau stupide Handgriffe wiederholen. Und es braucht dafür überraschenderweise auch keine Master-Absolventen, die komplexe Systeme nur aus dem Lehrbuch kennen. Für moderne Wartung (Maintenance), Automation und Mechatronik braucht es Fachkräfte, die in der Lage sind, hochkomplexe, reale Probleme direkt an der Maschine zu lösen. Köpfe, die mit den Händen denken.

Bisher hinken die USA beim Fachpersonal im internationalen Vergleich zwar hinterher: rund 700.000 Apprentices auf 340 Millionen Einwohner, verglichen mit 1,2 Millionen Azubis im deutlich kleineren Deutschland. Genau dieser Unterschied erklärt, warum amerikanische Unternehmen derzeit so intensiv nach Vorbildern aus Österreich, Deutschland oder der Schweiz suchen. Das Problem für uns: Die Amerikaner holen im Eiltempo auf. Seit Beginn der aktuellen US-Administration wurden laut US-Arbeitsministerium bereits über 386.000 neue Apprentices registriert. Das entspricht einem gewaltigen Zwischenspurt.

Ein Weckruf für Europa: Es ist eins vor zwölf

Österreich hat rund 100.000 Lehrlinge, ein historisches Pfund, um das uns die Amerikaner beneiden. Doch während die USA die bürokratischen Hürden für Betriebe radikal abbauen, Qualifikationen wie Micro-Credentials anerkennen und das System mit Milliarden professionalisieren, verwalten wir in Europa den Mangel und klammern uns an den kollektiven Titel-Wahn.

Wir müssen aufhören, die Lehrlingsausbildung als gesellschaftliche „Notlösung“ abzutun. Es ist für Europa nicht mehr fünf vor zwölf, es ist eins vor zwölf. Während wir uns in endlosen Debatten über Vier-Tage-Wochen und akademische Befindlichkeiten verlieren, zieht die größte Wirtschaftsmacht der Welt mit unserem eigenen Modell im Sprint an uns vorbei.

Wo bleibt unser großer Aufbruch? Wo bleibt das laute, stolze Begehren für das Handwerk? Wir müssen uns in Europa endlich zusammenreißen, den akademischen Hochmut ablegen und die Macher wieder zu den echten Helden unserer Wirtschaft machen. Wenn wir das System jetzt nicht radikal modernisieren und aufwerten, stehen wir bald mit einer Million theoretischer Master-Arbeiten da, aber ohne eine einzige Hand, die die Welt von morgen überhaupt noch bauen oder warten kann.

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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.
  • „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.

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