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.
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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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USB-Stick Erfinder Dov Moran im Interview. (c) LinkedIn/Dov Moran

Mit der Gründung von M-Systems und der Erfindung des USB-Flash-Laufwerks sowie revolutionärer Speicherlösungen schrieb der israelische Halbleiter-Pionier Dov Moran Technologiegeschichte, bevor er sein Unternehmen für rund 1,6 Milliarden US-Dollar an SanDisk verkaufte. Heute lenkt er als Managing Partner beim Deep-Tech-Fonds Grove Ventures als einer der angesehensten Tech-Investoren Israels die Zukunft von KI, Halbleitern, Cloud-Infrastruktur und digitaler Gesundheit.

Der Tech-Pionier und Investor erklärt im Interview, dass im aktuellen KI-Boom vor allem die physische Infrastruktur entscheidend ist und sich Europa statt auf Defense-Tech auf Nischen wie Quantentechnologie konzentrieren sollte. Darüber hinaus empfiehlt er staatliche Unternehmensbeteiligungen nach taiwanesischem Vorbild sowie eine Kultur, die echten Gründergeist und Mut zum Risiko fördert.

brutkasten: Sie haben geholfen, mit dem USB-Flash-Laufwerk eine der am weitesten verbreiteten Technologien der Welt zu erfinden. Wenn Sie zurückblicken: Was unterscheidet bahnbrechende Innovationen von Technologien, die niemals skalieren?

Dov Moran: Zunächst einmal ist der USB-Stick heute ein totes Produkt. Nur noch sehr wenige Menschen benutzen ihn, aber genau das ist das Wesen von Technologie: Man baut etwas auf, und das dient dann als Fundament für etwas Fortschrittlicheres. Ich bin sehr stolz darauf, dass ich einen kleinen Teil zu dieser Infrastruktur beitragen konnte.

Bei M-Systems haben wir damals allerdings noch andere Dinge erfunden, die ich für fast noch wichtiger halte, auch wenn sie für Endkunden weniger sichtbar waren. Damals gab es zwei Arten von Flash-Speicher: NAND-Flash für reine Daten und NOR-Flash – dominiert von Intel und AMD –, um den Code für das Betriebssystem zu speichern. Das gesamte Marktkonzept sah vor, dass jedes System beide Komponenten benötigt. Wir haben damals eine technologische Lösung gefunden, um den NOR-Flash komplett zu eliminieren und den Code direkt in den NAND-Flash zu integrieren. Unser Weg, dieses Problem zu lösen, hat das NOR-Flash-Geschäft für Intel und AMD grundlegend verändert, aber gleichzeitig in jedem einzelnen Telefon auf der Welt den Platzbedarf reduziert und etwa drei Dollar pro Gerät gespart. Bei rund einer Milliarde produzierten Telefonen pro Jahr haben wir der Welt somit jährlich drei Milliarden Dollar eingespart.

Welche Technologie erinnert Sie heute am meisten an die Anfangstage des Flash-Speichers?

Ich denke, wir sehen derzeit eine grundlegende Wende auf dem Markt – weg von einer rein softwaregetriebenen Welt hin zu einer Welt der Infrastruktur. Marc Andreessen sagte einmal: „Software eats the world.“ Heute geht es jedoch vor allem darum, die richtige Hardware- und Infrastrukturbasis zu schaffen: Wir brauchen die richtigen CPUs, wir müssen das enorme Problem des Energieverbrauchs und der Kühlung lösen und wir müssen Rechenzentren bauen, die deutlich effizienter und effektiver sind.

Was heute an Infrastruktur existiert, kann die weltweite Nachfrage schlichtweg nicht bedienen, wenn bald jeder Mensch KI nutzt, forscht und eigene Agenten baut. Wenn auch nur zehn Prozent der Bevölkerung anfangen, intensiv KI-Agenten zu bauen und zu nutzen, würden unsere heutigen Systeme zusammenbrechen. Die Infrastruktur für Künstliche Intelligenz steht genau vor solchen fundamentalen technologischen Skalierungsaufgaben.

Alle sprechen über KI. Wo sehen Sie die größten Chancen jenseits der aktuellen KI-Welle beziehungsweise wo sollte sich Europa positionieren?

KI ist eine gewaltige Revolution, die das Leben aller Menschen beeinflussen wird – vom Reinigungspersonal bis hin zum Leiter einer Onkologie-Abteilung, dessen Diagnostik und Behandlungsweisen sich grundlegend verändern werden. Eine so große Transformation bringt natürlich für jeden enorme Chancen mit sich – für Einzelpersonen, Krankenhäuser, das Bildungswesen und für ganze Staaten.

Wenn ein Land wie Österreich entscheidet, in diesen Markt zu investieren, sollte der Fokus auf der Infrastrukturebene oder auf sehr gezielten Nischen liegen, nicht auf reinen Anwendungen. Ich glaube zum Beispiel nicht, dass Österreich versuchen sollte, im Bereich Defense Tech zu konkurrieren. Dieser Markt erfordert gewaltige Kapazitäten, riesige Budgets und spezifisches Know-how, wie es in den USA oder aufgrund ständiger Konflikte in Israel und der Ukraine existiert.

Man muss Nischen finden, in denen man wirkliche Wettbewerbsvorteile aufbauen kann. Das könnte zum Beispiel die Quantentechnologie sein, die Kombination aus Gesundheitswesen und KI oder hochentwickelte Sensorik für eine bessere medizinische Überwachung von zu Hause aus.

Israel bringt trotz seines relativ kleinen Marktes kontinuierlich globale Technologie-Champions hervor. Was erklärt diesen Erfolg und wie wird Unternehmertum dort gefördert?

Es gibt einen großen Unterschied zwischen Erfindern, Unternehmern und operativen Managern. Viele Erfinder kommen von Universitäten, aber selbst die beste Erfindung oder das beste Patent scheitert, wenn man nicht weiß, wie man ein Unternehmen führt und skaliert. Ich bin der festen Überzeugung, dass Unternehmertum und Innovation viel früher im Bildungssystem verankert werden müssen – spätestens an den weiterführenden Schulen.

Das Bildungssystem muss weg vom reinen Frontalunterricht und Auswendiglernen, hin zu echter Interaktion, Teamwork und praktischer Projektarbeit. Ich bin selbst Verwaltungsratsmitglied einer 150 Jahre alten jüdischen Schulkette namens ORT. Um den Schülern dieses Denken nahezubringen, habe ich ein Buch über Unternehmer geschrieben, das nach jedem Kapitel Diskussionsfragen aufwirft. Ich beginne darin mit Abraham als dem „ersten jüdischen Unternehmer“, der den Monotheismus erfunden hat.

Im Talmud gibt es die Geschichte, dass Abraham die Götzenstatuen im Laden seines Vaters zerstörte, weil er die Logik dahinter hinterfragte, und danach seine Heimat verließ, um ins Ungewisse nach Israel zu ziehen. Genau das passiert vielen Gründerinnen und Gründern: Sie haben eine Vision, jeder sagt ihnen, dass es unmöglich ist, und sie müssen bereit sein, ihre gewohnte Umgebung zu verlassen, um ihr Ziel zu erreichen. Schüler müssen lernen, solche kritischen Fragen zu diskutieren: Was bedeutet es, ins Ungewisse zu gehen? Ist Unternehmertum immer gut oder birgt es auch Risiken? Diese mentale Vorbereitung ist die Basis für eine Innovationskultur.

Was kann Europa und speziell ein Land wie Österreich von der israelischen Innovationskultur und anderen globalen Vorreitern lernen?

Zunächst einmal können auch wir viel von Europa lernen – zum Beispiel, wie man ein Land so lebenswert und friedlich gestaltet. Was die Förderung von Technologie betrifft, lohnt sich für Europa jedoch ein Blick nach Taiwan, speziell auf das ITRI-Institut (Industrial Technology Research Institute).

Der Staat dort verteilt nicht einfach nur passiv Fördergelder an Unternehmen, was oft nicht der klügste Weg ist. Stattdessen definieren kluge Köpfe alle paar Jahre strategische Zukunftsmärkte. So wurde vor Jahrzehnten entschieden, dass der Bau von Halbleiterwerken entscheidend sein wird, woraufhin man gezielt den Gründer von TSMC aus den USA zurückholte. Heute hängt die gesamte Weltwirtschaft von TSMC ab, was für Taiwan zugleich ein enorm starkes sicherheitspolitisches Instrument ist.

Ein weiterer entscheidender Punkt ist, wie Staaten investieren: Wenn staatliche Innovationsbehörden Unternehmen mit Kapital unterstützen, sollten sie dafür im Gegenzug auch Unternehmensanteile (Equity) erhalten, anstatt nur verlorene Zuschüsse zu verteilen. Der Staat sollte sich als stiller Gesellschafter beteiligen, sich nicht in das operative Tagesgeschäft einmischen, aber bei einem erfolgreichen Exit sein Geld inklusive Rendite zurückerhalten. So kann ein Staat mit Innovation tatsächlich Geld verdienen, das wieder in das Ökosystem zurückfließen kann.

Welchen Rat würden Sie Gründern geben, die heute in Europa Deep-Tech-Unternehmen aufbauen?

Schauen Sie sich genau an, wer in der aktuellen Marktphase wirklich Geld verdient. Im KI-Bereich verlieren viele Software- und Anwendungsunternehmen derzeit Milliarden, während diejenigen, die die Infrastruktur und Hardware bereitstellen – wie Nvidia oder TSMC als deren Auftragsfertiger –, enorm erfolgreich sind.

Wir erleben eine Wende: Es reicht nicht mehr aus, nur auf reine Software-Anwendungen zu setzen. Die wahren Deep-Tech-Chancen liegen heute in der Lösung fundamentaler physischer und technischer Probleme – sei es bei der Energieeffizienz, der Kühlung von Rechenzentren, fortschrittlichen Halbleitern oder auch in der Weltraumtechnologie (Space Tech). Wenn Sie ein Unternehmen aufbauen, fokussieren Sie sich auf diese harten Infrastruktur- und Technologieprobleme, die die Welt zwingend lösen muss.

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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

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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  • „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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  • „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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  • „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.
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  • 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.