11.11.2021

Blackshark.ai: Microsoft steigt bei Grazer KI-Startup mit 20 Millionen Dollar ein

Blackshark.ai, Grazer Entwickler des ersten semantischen digitalen 3D-Zwillings der gesamten Erde, gibt eine 20-Millionen-Dollar-Finanzierungsrunde bekannt.
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blackshark.ai, Microsoft, digital twin earth
(c) blackshark.ai - Michael Putz, Gründer von blackshark.ai, hat die nächste Generation von Technologie im Blick.

Blackshark.ai fiel bereits im Sommer 2020 auf, als bekannt wurde, dass hinter dem „Microsoft Flight Simulator“ das Grazer KI-Startup steckt. Nachdem das Unternehmen „die gesamte Welt“ mittels Künstlicher Intelligenz für den Flugsimulator virtualisiert hatte, ging man eine Kooperation mit NVIDIA ein und arbeitete mit dem US-Entwickler für Grafikprozessoren an selbstfahrenden Autos. Nun wurde ein weiterer Meilenstein bekannt: Microsoft investiert 20 Millionen US-Dollar in blackshark.ai.

„Die Kapitalrunde ermöglicht uns einerseits unseren Entwicklungsstandort in Graz und andererseits unser Sales-Team in den USA weiter auf- und auszubauen. Wir sehen in vielen Bereichen sehr naheliegendes Marktpotential, von Metaverse, ‚geospatial‘, ’smart city‘, autonomem fahren bzw. fliegen, ‚government‘ bis hin zu Versicherungen. Und werden mit unserer Plattform in den kommenden Monaten mit Kunden in jedem dieser Märkte angekommen sein“, erzählt Mit-Gründer Michael Putz dem brutkasten. „Unsere Vision ist es, den Zugang zu ‚geospatial‘-Daten zu demokratisieren und Innovation und die nächste Generation von Technologie auf Basis unseres ‚Digitalen Zwillings‘ zu ermöglichen.“

Digitale Zwillinge mittels KI

Die Runde wird von Microsofts Venture-Fonds M12 und Point72Ventures angeführt, die sich einem Konsortium mit dem bestehenden Investor Markus Wagner, Gründer von i5invest aus Wien, anschließen. Brian McClendon, Mitbegründer von Google Earth, Dirk Hoke, ehemaliger CEO von Airbus Defense & Space und Qasar Younis (ex-COO von „Y Combinator“ und derzeit CEO des Silicon-Valley-Unicorns „Applied Intuition“) sind Mitglieder des Beratergremiums des Unternehmens.

Zur Erklärung: Blackshark.ai nutzt Satellitendaten, um daraus mittels Künstlicher Intelligenz digitale Zwillinge zu erstellen, die wiederum in dem Computerspiel des US-Giganten verwendet werden. Mit Hilfe der „Microsoft Azure Cloud“ werden Gebäude auf den Satellitenbildern klassifiziert. Eine patentierte Technologie rekonstruiert anschließend Gebäude-Attribute in detaillierten 3D.

Blackshark.ai-Video über Entstehung des synthetischen „Enviroments“

Putz, der gemeinsam mit Brad Young und Thomas Richter-Trummer (hat das Unternehmen mittlerweile verlassen) das Startup gegründet hat, präzisiert: „Unsere Plattform kann Petabytes an Satellitendaten nahezu in Echtzeit verarbeiten und präzise semantische Informationen wie Gebäudegrundrisse/-höhen, Landnutzung, Gewässer oder Infrastrukturanlagen, etwa Straßen oder Bahngleise, extrahieren.“

3D-Rekonstruktion der Welt

Allein diese Informationen seien für viele Branchen wertvoll und werden als zusätzlicher Input für die blackshark.ai-Plattform verwendet, um letztlich die physische Welt in 3D zu rekonstruieren, wie Brian McClendon, Mitbegründer von Google Earth sagt: „Diese 3D-Umgebungen sind nicht nur schön anzusehen, sondern können dank der Verfügbarkeit semantischer Informationen abgefragt, durchsucht, schnell aktualisiert und für Simulationszwecke im Handumdrehen verändert werden. Das ist ungeheuer leistungsfähig und hebt das Produkt wirklich von allem anderen ab, was ich bisher gesehen habe“, lobt er die blackshark.ai-Technologie.

Er bleibt nicht der einzige. Auch Samir Kumar, Geschäftsführer von M12, sticht in die selbe Kerbe, wenn er sagt: „Wie viele andere habe ich die Fähigkeiten von blackshark.ai zuerst durch ihren Beitrag zum neuen Microsoft Flight Simulator kennengelernt, aber es wurde schnell klar, dass die Anwendungen ihrer Technologie weit über Spiele hinausgehen. Blackshark ist eine einzigartige Kreuzung aus KI-basierter Semantik, die aus geographischen Kartendaten im Maßstab des Planeten extrahiert wird und mit der Generierung hochwertiger synthetischer 3D-Strukturdaten aus 2D-Satellitenbildern kombiniert werden kann. Blackshark ist auf dem Weg, eine neuartige semantische 3D-Basiskarte des gesamten Planeten zu entwickeln, die einen digitalen Zwilling aller Strukturen auf der Erdoberfläche enthält.“

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KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI
KI-Pionier Sepp Hochreiter ist Co-Founder und Chief Scientist von NXAI | (c) NXAI

Das Linzer KI-Startup NXAI hat sein neuestes Modell TiRex-2 veröffentlicht. Die Entwicklung des sogenannten „Time Series Foundation Models“ (Zeitreihen-Basismodell) stand unter der wissenschaftlichen Leitung von KI-Pionier Sepp Hochreiter, der Mitgründer ist und als Chief Scientist des Startups fungiert.

Das Modell wurde auch als Open-Source-Software frei zugänglich gemacht. Es ist darauf spezialisiert, historische Datenreihen aus der Industrie zu analysieren, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. In der Presseaussendung zum Release zeigt sich das Startup selbstbewusst: „Europa kann doch SOTA-Modelle“ (Anm. State of the Art). Laut Hochreiter teilt sich das neue Modell in den offiziellen Bestenlisten „die Spitzenplätze mit AWS“.

Mehrere Signale gleichzeitig im Blick

Die wesentliche technische Neuerung des Modells liegt in der Verarbeitung multivariater Zeitreihen. Während herkömmliche Vorhersagesysteme oft nur eine einzelne Datenreihe anhand ihrer eigenen Vergangenheit analysieren, bezieht TiRex-2 zusätzliche Einflussfaktoren – in der Fachsprache Kovariaten genannt – mit ein. Für Industrieunternehmen soll das zum entscheidenden Vorteil werden, da Maschinen und Prozesse selten nur ein isoliertes Signal erzeugen. In der Praxis bedeutet dies: Will ein Logistik- oder Energiebetrieb den künftigen Verbrauch prognostizieren, kann das Modell neben den historischen Verbrauchsdaten auch begleitende Faktoren wie das Wetter, Kalenderdaten oder Produktionspläne auswerten. Das macht die Vorhersagen präziser und aussagekräftiger.

xLSTM soll Effizienz-Boost bringen

Im Gegensatz zu bekannten KI-Systemen wie ChatGPT, die auf der speicherintensiven Transformer-Architektur basieren, nutzt TiRex-2 das von Hochreiter mitentwickelte xLSTM-Verfahren. Das soll ein zentrales Problem industrieller Live-Anwendungen lösen: Bei kontinuierlich einlaufenden Datenströmen (Streaming) explodiere bei herkömmlichen Systemen nämlich der Rechen- und Speicheraufwand, argumentiert man beim Startup. TiRex-2 hingegen verarbeitet Daten sequenziell und aktualisiert fortlaufend einen internen Zustand. Dadurch würden der Speicherbedarf und die Rechenkosten auch bei unbegrenzten Datenströmen konstant niedrig bleiben. Lukas Fischer, Head of Applied Research bei NXAI, erklärt dazu: „Mit TiRex-2 können wir kontinuierliche Datenströme in Echtzeit analysieren, ohne Einbußen bei der Modellperformance.“ Dies prädestiniert das Modell für den direkten Einsatz an Maschinen vor Ort (Edge-Anwendungen).

„Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren“

Die Leistungsfähigkeit des Modells wird durch das begleitende wissenschaftliche Paper des Forscherteams untermauert. Darin zeigen die Wissenschaftler, dass sich TiRex-2 besonders gut für das sogenannte Zero-Shot-Forecasting eignet. Das bedeutet, dass das Modell ohne vorheriges, spezielles Training präzise Vorhersagen für völlig neue Maschinentypen oder Datensätze treffen kann.

Laut dem CEO von NXAI, Albert Ortig, bringt diese Generalisierungsfähigkeit handfeste wirtschaftliche Vorteile im Betrieb: „Die Kunden müssen für unterschiedliche Maschinen nicht immer ein neues KI-Modell trainieren.“ Ein weiterer Vorzug des vergleichsweise kompakten Modells mit 82 Millionen Parametern ist, dass es auf Wunsch direkt auf den eigenen Servern der Kunden (On-Prem) betrieben werden kann, was die Datensicherheit für sensible Industrie-Prozesse erhöht.

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