27.10.2020

blackshark.AI: Grazer AI-Experten bauen digitale Twins für selbstfahrende Autos

Die digitalen Zwillinge von blackshark.ai aus Graz kommen unter anderem im Microsoft Flight Simulator zum Einsatz. Nun nutzt NVIDIA die Technologie, um selbstfahrende Autos zu trainieren.
/artikel/blackshark-ai-nvidia
NVIDIA nutzt die AI von blackshark.ai, um selbstfahrende Autos mit Digital Twins zu trainieren.
NVIDIA nutzt die AI von blackshark.ai, um selbstfahrende Autos mit Digital Twins zu trainieren. (c) NVIDIA

Der brutkasten berichtet nicht oft über Gaming – und wenn doch, dann muss schon Hightech eines österreichischen Unternehmens dahinter stecken. Genau dies war im Sommer 2020 der Fall, als bekannt wurde, dass das Grazer Unternehmen blackshark.ai hinter den Grafiken des Microsoft Flight Simulator steckt. Hier wurde die gesamte Welt mittels Künstlicher Intelligenz für einen Flugsimulator virtualisiert. Und diese Technologie kommt nicht nur in Spielereien, sondern auch in Szenarien für das echte Leben zum Einsatz: Konkret bei selbstfahrenden Autos, wie Michael Putz, Co-Founder und CEO von blackshark.ai, dem brutkasten mitteilt.

Digitale Zwillinge für jeden Zweck

„Obwohl wir im Gaming bisher die meiste öffentliche Aufmerksamkeit bekommen haben, ist unsere Technologie tatsächlich hauptsächlich außerhalb des Gamings in vielen anderen Industrien im Einsatz“, sagt Putz: Überall geht es um einen „digitalen Zwilling unseres Planeten“, der auf Basis von Input Daten – Satellitenbilder, Luftaufnahmen, Straßenaufnahmen, Point Clouds generiert von Sensoren – in semantischem 3D rekonstruiert wird.

„Das ganze passiert vollautomatisch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und einer von uns eigens entwickelten und patentierten prozeduralen Sprache, und skaliert dadurch ohne Einschränkungen“, sagt Putz: Für den Microsoft Flugsimulator hat blackshark.ai zum Beispiel weltweit 1,5 Milliarden Gebäude detektiert und rekonstruiert. 

Nvidia und blackshark.ai arbeiten an selbstfahrenden Autos

Nun haben blackshark.ai und NVIDIA bekannt gegeben, dass sie gemeinsam an Simulationsumgebungen für das Testen autonomer Fahrzeuge zusammenarbeiten. Dabei kommt eben jene digitale Zwillingsplattform zum Einsatz, die KI und Cloud Computing nutzt, um Material aus der echten Welt zu einer fotorealistischen 3D-Umgebung in der virtuellen Welt umzuwandeln.

Die Technologie wurde auf der NVIDIA DRIVE Sim in einer Keynote von Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, vorgestellt. Die Demonstration zeigte die Stadt San Jose, Kalifornien, in DRIVE Sim, mit Gebäuden und Bäumen, die mit der Blackshark.ai-Technologie rekonstruiert wurden. Mehr dazu im nachfolgenden Video, ab Minute 3:59.

Warum selbstfahrende Autos digitale Zwillinge brauchen

Doch wozu brauchen selbstfahrende Autos überhaupt digitale Zwillinge? „Die Sensoren von autonomen Fahrzeugen müssen auf Herz und Nieren getestet werden bevor sie als straßentauglich zertifiziert werden können“, sagt Putz. Das heißt, dass Sensoren im Test jeder nur möglichen Situation ausgesetzt werden müssen, beeinflusst zum Beispiel durch das Zusammenspiel von Umgebung, Tages- bzw. Nachtzeit, Lichteinfall, Reflektionen, Wetterverhältnisse, Verkehrsverhältnisse und vieles mehr, um das Verhalten der Algorithmik zu überprüfen, und so genannte „edge cases“ zu identifizieren, bei denen die Sensoren bzw. die Algorithmik noch versagen, und wo dementsprechend nachgebessert werden muss.

Aus Sicherheitsgründen kann dies offensichtlich nicht einfach im Straßenverkehr getestet werden, bevor nicht entsprechende Testergebnisse und Zertifizierungen vorhanden sind. Teststrecken wiederum können unmögliche alle möglichen Szenarien des realen Straßenverkehrs abbilden. Daher greift man unter dem Schlagwort „Virtual Sensor Simulation“ auf virtuelle Tests zurück.

Und eine dieser virtuellen Lösungen ist eben das NVIDIA DRIVE Sim Produkt, für das blackshark.ai aus Graz die automatische und hochskalierbare Generierung von authentischen 3D Umgebungen für die virtuelle Simulation von autonomen Fahrzeugen liefert. Weitere Projekte dieser Art dürften in Zukunft folgen.

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Die DropForce-Gründer Jakub Hamdard und Christian Mühl | (c) DropForce
Die DropForce-Gründer Jakub Hamdard und Christian Mühl | (c) DropForce

Es gibt für sie unzählige Einsatzmöglichkeiten, in den vergangenen Jahren dominieren sie aber vor allem eines: die Kriegsberichterstattung. Drohnen sind nicht nur zum Sinnbild für moderne Kriegsführung geworden, sondern auch zu einer Produktkategorie, die europäischen Scaleups mitunter Milliardeninvestments einbringt. Von dieser Kategorie ist das Wiener Startup DropForce aktuell noch weit entfernt, das Konzept, mit dem es antritt, ist aber durchaus ambitioniert und vor allem neu.

Drohne aus dem 3D-Drucker im Van oder Container

„Alle anderen Drohnen-Anbieter haben eine zentrale Fabrik und brauchen für den Bau einer Drohne meistens viel länger als nötig. Wir haben unsere Drohne so konzipiert, dass man sie von überall aus bauen kann”, sagt Jakub Hamdard. Er hat DropForce gemeinsam mit Christian Mühl gegründet. Beide bringen dabei Berufserfahrung aus dem Aerospace-Bereich mit.

Ein weiterer großer Unterschied zu anderen Anbietern: „Bei anderen Drohnen sind die Teile zusammengelötet. Daraus ergeben sich viele Fehlerquellen. Außerdem sind sie stark auf chinesische Bauteile angewiesen, die oft nicht halten, was sie versprechen”, so Hamdard. Die DropForce-Drohne kommt dagegen ohne Löten aus. Die Strukturteile und Module, etwa Kamera-Aufsätze, kommen aus dem 3D-Drucker; Platinen, Motoren und Propeller werden in Europa produziert und vom Startup als Bausatz dazugeliefert. „Man kann die Teile im 3D-Drucker aktuell in ca. 20 Minuten drucken und braucht dann zehn bis 15 Minuten, um die Drohne zusammenzubauen”, sagt der Gründer.

Und dieser Vorgang soll künftig eben nicht in einer einzelnen Fabrik, sondern in kompakten Einheiten direkt beim Kunden passieren, in einem Van oder Container, so die Vision. Denkt man an den DefenseTech-Bereich, heißt das: direkt an der Front. Die Vans bzw. Container sollen dann verkauft, die Produktion lizenziert werden. „Mit dem Van wäre man komplett mobil. Er kann direkt am Einsatzort innerhalb von Minuten Drohnen produzieren, die dann gleich losstarten können”, skizziert Hamdard.

So ein Einsatzort könnte etwa auch der Schauplatz einer Naturkatastrophe sein. In der Kundenansprache fokussiere man aber aktuell primär auf den Verteidigungsbereich. Dort will man, wenn alles nach Plan läuft, um den Jahreswechsel in die ersten Pilotprojekte starten.

Sechsstelliges Investment von BarnVentures und deutscher LNX GmbH

Bereits im Sommer holte sich DropForce für seine Expansionspläne auch ein Investment. BarnVentures rund um Filip Zganjer und die deutsche LNX GmbH stiegen mit einem sechsstelligen Betrag ein und sicherten sich jeweils 20 Prozent am Unternehmen. „Die Idee von einer dezentralen Massenproduktion im Baukasten-System hat mir so gut gefallen. Eine zentrale Produktionsstätte ist in Zeiten wie diesen gefährlich”, kommentiert Zganjer im Gespräch mit brutkasten. Das Startup unterstütze man nun nicht nur mit Geld, sondern auch durch Beratung.

Das Kapital sei bislang vor allem in die Weiterentwicklung, aber auch in Personalkosten geflossen, sagt Hamdard. Zudem sei man aktuell auch im Prozess der Patentanmeldung. Und auch an weiteren Drohnen-Modellen arbeite man bereits. Denn, so die Vision: „Kunden können sich später dann aus einem Portfolio genau die Drohnen aussuchen, die sie gerade brauchen. Wir haben schon einige Ideen, was man machen kann.”

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AI Summaries

blackshark.AI: Grazer AI-Experten bauen digitale Twins für selbstfahrende Autos

  • Digital Twins kommen nicht nur in Spielen, sondern auch in Szenarien für das echte Leben zum Einsatz: Konkret bei selbstfahrenden Autos, wie Michael Putz, Co-Founder und CEO von blackshark.ai, dem brutkasten mitteilt.
  • „Obwohl wir im Gaming bisher die meiste öffentliche Aufmerksamkeit bekommen haben, ist unsere Technologie tatsächlich hauptsächlich außerhalb des Gamings in vielen anderen Industrien im Einsatz“, sagt Putz: Überall geht es um einen „digitalen Zwilling unseres Planeten“, der auf Basis von Input Daten – Satellitenbilder, Luftaufnahmen, Straßenaufnahmen, Point Clouds generiert von Sensoren – in semantischem 3D rekonstruiert wird.
  • „Das ganze passiert vollautomatisch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und einer von uns eigens entwickelten und patentierten prozeduralen Sprache, und skaliert dadurch ohne Einschränkungen“, sagt Putz: Für den Microsoft Flugsimulator hat blackshark.ai zum Beispiel weltweit 1,5 Milliarden Gebäude detektiert und rekonstruiert.
  • Nun haben blackshark.ai und NVIDIA bekannt gegeben, dass sie gemeinsam an Simulationsumgebungen für das Testen autonomer Fahrzeuge zusammenarbeiten.
  • „Die Sensoren von autonomen Fahrzeugen müssen auf Herz und Nieren getestet werden bevor sie als straßentauglich zertifiziert werden können“, sagt Putz.
  • Das heißt, dass Sensoren im Test jeder nur möglichen Situation ausgesetzt werden müssen, beeinflusst zum Beispiel durch das Zusammenspiel von Umgebung, Tages- bzw. Nachtzeit, Lichteinfall, Reflektionen, Wetterverhältnisse, Verkehrsverhältnisse und vieles mehr, um das Verhalten der Algorithmik zu überprüfen, und so genannte „edge cases“ zu identifizieren, bei denen die Sensoren bzw. die Algorithmik noch versagen, und wo dementsprechend nachgebessert werden muss.

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  • Digital Twins kommen nicht nur in Spielen, sondern auch in Szenarien für das echte Leben zum Einsatz: Konkret bei selbstfahrenden Autos, wie Michael Putz, Co-Founder und CEO von blackshark.ai, dem brutkasten mitteilt.
  • „Obwohl wir im Gaming bisher die meiste öffentliche Aufmerksamkeit bekommen haben, ist unsere Technologie tatsächlich hauptsächlich außerhalb des Gamings in vielen anderen Industrien im Einsatz“, sagt Putz: Überall geht es um einen „digitalen Zwilling unseres Planeten“, der auf Basis von Input Daten – Satellitenbilder, Luftaufnahmen, Straßenaufnahmen, Point Clouds generiert von Sensoren – in semantischem 3D rekonstruiert wird.
  • „Das ganze passiert vollautomatisch mit Hilfe von künstlicher Intelligenz und einer von uns eigens entwickelten und patentierten prozeduralen Sprache, und skaliert dadurch ohne Einschränkungen“, sagt Putz: Für den Microsoft Flugsimulator hat blackshark.ai zum Beispiel weltweit 1,5 Milliarden Gebäude detektiert und rekonstruiert.
  • Nun haben blackshark.ai und NVIDIA bekannt gegeben, dass sie gemeinsam an Simulationsumgebungen für das Testen autonomer Fahrzeuge zusammenarbeiten.
  • „Die Sensoren von autonomen Fahrzeugen müssen auf Herz und Nieren getestet werden bevor sie als straßentauglich zertifiziert werden können“, sagt Putz.
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