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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© Edward Jenner

Ziel der neuen Initiative ist es, EU-prämierte Innovationsvorhaben schneller in die Praxis umzusetzen und strategische Schlüsseltechnologien am Standort Österreich zu stärken.

Dafür übernimmt Österreich künftig direkt die europäische Projektbewertung für ausgewählte Vorhaben. Da eine zusätzliche nationale Fachbegutachtung entfällt, soll der Prozess beschleunigt und der bürokratische Aufwand für Forschende und Gründerinnen sowie Gründer minimiert werden. Das Programm orientiert sich an den Kernzielen der nationalen Industriestrategie 2035, die eine Erhöhung der technologischen Souveränität sowie der wirtschaftlichen Resilienz vorsieht.

Zwei Förderschienen für Startups und Forschung

Das neue Instrument unterteilt sich in zwei spezifische Linien, die unterschiedliche Entwicklungsphasen abdecken:

  • „ERC Proof of Concept Seal of Excellence“: Diese Linie unterstützt die wirtschaftliche Verwertung von bereits vorliegenden wissenschaftlichen Forschungsergebnissen. Hierfür wird ein nicht rückzahlbarer Pauschalbetrag von 150.000 Euro pro Projekt vergeben.
  • „EIC Accelerator Seal of Excellence“: Diese Schiene richtet sich gezielt an österreichische Startups sowie kleine und mittlere Unternehmen (KMU) mit hochgradig innovativen, skalierbaren Projekten. Die Förderung deckt bis zu 70 Prozent der förderfähigen Projektkosten ab, wobei die Maximalsumme bei 2,5 Millionen Euro pro Projekt liegt.

Schlanke Abwicklung in der Pilotphase

Die FFG setzt das Programm zunächst im Rahmen einer Pilotphase um. Um die administrativen Hürden so gering wie möglich zu halten, kommt eine sogenannte „Lump-Sum-Logik“ zum Einsatz. Als Grundlage für den pauschalierten Zuschuss dient dabei direkt der bereits positiv bewertete Horizon-Europe-Antrag.

Laut FFG-Geschäftsführerin Henrietta Egerth soll dieses Verfahren den bürokratischen Aufwand deutlich reduzieren. Dadurch könnten sich die Beteiligten stärker auf die eigentliche Verwertung und die Marktwirkung ihrer Innovationen konzentrieren.

Auch von politischer Seite wird die Initiative unterstützt: Innovationsminister Peter Hanke erklärte: „Mit der neuen Seal of Excellence-Förderung schaffen wir einen schnelleren und effizienteren Weg, um europäisch ausgezeichnete Spitzenforschung und Deep-Tech-Innovationen umzusetzen.“ Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer verwies zudem auf den globalen Wettbewerb um Schlüsseltechnologien. Hier sei mehr Tempo bei Innovationen notwendig, um den heimischen Standort nachhaltig abzusichern.

Die Einreichung ist ab sofort laufend über das digitale Portal „FFG eCall“ möglich. Einzige zwingende Voraussetzung für die Antragstellung bleibt das bereits verliehene EU-Exzellenzsiegel.

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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.

AI Kontextualisierung

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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.
  • 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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  • 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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